Inteligência Artificial com JavaScript e BrainJS
3.8 (12 ratings)
Course Ratings are calculated from individual students’ ratings and a variety of other signals, like age of rating and reliability, to ensure that they reflect course quality fairly and accurately.
72 students enrolled

Inteligência Artificial com JavaScript e BrainJS

Aprenda Inteligência Artificial e Machine Learning com Brain.js
3.8 (12 ratings)
Course Ratings are calculated from individual students’ ratings and a variety of other signals, like age of rating and reliability, to ensure that they reflect course quality fairly and accurately.
72 students enrolled
Created by Ben-Hur Varriano
Last updated 10/2019
Portuguese
Portuguese [Auto]
Price: $19.99
30-Day Money-Back Guarantee
This course includes
  • 7 hours on-demand video
  • Full lifetime access
  • Access on mobile and TV
  • Certificate of Completion
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What you'll learn
  • Inteligência Artificial e Machine Learning com JavaScript e a Biblioteca BrainJS
  • Redes Neurais Artificiais, Redes Neurais Recorrentes, Análise Classificativa e Análise Regressiva
Requirements
  • Conhecimentos Básicos em JavaScript
Description

Desenvolva os seus próprios algoritmos de Inteligência Artificial com uma das bibliotecas mais simples e práticas do mercado, perfeita para quem está iniciando na área de IA ou até mesmo para quem já possui uma certa experiência e deseja utilizar uma ferramenta mais produtiva. Aprenda a construir, configurar e treinar Redes Neurais Artificiais para análises classificativas e regressivas, aprendendo ainda sobre as Redes Neurais Recorrentes utilizadas na análise de séries temporais. Tudo isso com uma única linguagem: o JavaScript!

Who this course is for:
  • Programadores iniciantes ou experientes que queiram iniciar os seus estudos em Inteligência Artificial
Course content
Expand all 46 lectures 07:06:02
+ Redes Neurais Artificiais
5 lectures 45:34
02-Construindo e Executando a Primeira RNA com o Operador XOR
17:57
03-Ensinando para a RNA (Rede Neural Artificial) a Lógica dos Operadores AND e O
05:02
04-Ensinando para a RNA a Lógica do Operador Lógico NOT
09:38
05-Utilizando Objetos JSON como Alternativa ao Array no Treinamento
05:15
+ Configurações de Construção da Rede
5 lectures 01:02:19
01-Construindo a Rede Neural Artificial para Configuração
11:45
02-Construindo a Variável de Configuração da Rede Neural Artificial
06:03
03-Explicando os Parâmetros de Configuração das Redes Neurais Artificiais
14:18
04-Alterando as Configurações da Rede Neural Artificial e Executando Testes - Pa
18:44
05-Alterando as Configurações da Rede Neural Artificial e Executando Testes - Pa
11:29
+ Configurações de Treinamento da Rede
4 lectures 46:38
01-Construindo a Rede Neural Artificial com as Configurações de Treinamento
09:41
02-Explicando Cada Uma das Propriedades de Treinamento da Rede Neural
16:14
03-Testando Cada Uma das Configurações de Treinamento da Rede Neural
15:03
04-Encerrando a Parte de Configuração do Treinamento das Redes Neurais
05:40
+ Salvando Modelos Pré-treinados
2 lectures 21:13
01-Executando o Treinamento de uma RNA e Salvando o Modelo Pré-treinado
13:00
02-Carregando o Modelo Pré-treinado e Executando a RNA sem Treinamento
08:13
+ Treinamento Assíncrono
3 lectures 30:15
01-Construindo uma Rede Neural Artificial no BrainJS com Treinamento Assíncrono
10:53
02-Treinando Mais de uma Rede ao Mesmo Tempo com Treinamento Assíncrono - Parte
17:11
03-Treinando Mais de uma Rede ao Mesmo Tempo com Treinamento Assíncrono - Parte
02:11
+ Controlando o Fluxo de Treinamento
2 lectures 22:54
01-Construindo a Rede Neural Artificial com Controle de Fluxo de Treinamento
14:59
02-Executando a Rede Neural Artificial com Controle de Fluxo de Treinamento
07:55
+ Validação Cruzada
2 lectures 15:50
01-Construindo a Rede Neural Artificial e Aplicando a Validação Cruzada
11:13
02-Executando a Rede Neural Artificial com o Algoritmo de Validação Cruzada
04:37
+ Recursos e Utilidades
3 lectures 31:09
01-Capturando o Status de Treinamento e Transformando a Rotina de Execução em Fu
10:28
02-Utilizando o Likely para Retornar um Resultado Probabilístico Através de Comp
13:25
03-Executando o Algoritmo com o Likely e com o Run para Retornar o Resultado Com
07:16
+ Redes Neurais Recorrentes
8 lectures 47:11
01-Rede Neural Recorrente do Tipo RNN Padrão e RNNTimeStep
07:48
02-Rede Neural Recorrente do Tipo LSTM Padrão e RLSTMTimeStep
08:45
03-Rede Neural Recorrente do Tipo GRU Padrão e GRUTimeStep
04:24
04-Utilizando Multiplos Arrays no Treinamento com RNNTimeStep, LSTMTimeStep e GR
06:21
05-Redes Neurais Recorrentes na Análise de Dados no Formato Texto com LSTM e GRU
06:04
06-Executando os Algoritmos Anteriores e Utilizando o Recurso Forecast
08:57
07-Construindo um LSTM e GRU com Dados do Tipo Texto em um Objeto JSON
04:00
08-Executando os Algoritmos Construídos Anteriormente com LSTM e GRU
00:52