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Aprendizado Supervisionado em IA

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Módulos

Apresentação 1:00 Objetivos do curso 2:00 Pré-requisitos 2:00 Instruções importantes 3:00

Modelagem estatística 16:00 Regressão Linear 9:00 Prática - Erro de ajuste 10:00 Análise Residual 9:00 Formalização da Regressão Linear 11:00 Prática - Regressão Linear 5:00 Regressão Logística 6:00 Prática - Regressão Logística 6:00

Classificadores Binários e Multiclasses 5:00

Árvore de Decisão 8:00 Navegando na árvore 4:00 Prática - Árvore de Decisão 9:00 Random Forest 6:00 Entendendo as árvores 4:00 Prática - Random Forest 11:00

Separador linear 6:00 Prática - SVM 5:00 Aumentando a margem 6:00 Truque do kernel 13:00 Prática - Truque do kernel 5:00

Teoria do KNN 8:00 Prática - KNN 9:00

Redes Neurais 10:00 Neurônio Biológico e artificial 9:00 Início das Redes Neurais 7:00 Prática - Perceptron 8:00 Prática - Multi-Layer Perceptron 11:00

Como continuar estudando 4:00 Palavras finais 2:00

Aprendizado Supervisionado em IA / Introdução / Pré-requisitos

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