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Tudo sobre a ChatGPT (e como ela passa no ENEM e na USP!)

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Cadastro e Login com PHP e MySQL

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Introdução às Derivadas

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Provas Lógicas

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The Sensory Neuron as a Transformer | Artigo Explicado

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Algoritmos Genéticos (ou "Como tornar a sua IA FITNESS")

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[AULA] Aprendizagem por Reforço e o Algoritmo Q-Learning

Aula introdutória de aprendizagem por reforço e algoritmo Q-Learning.
Google Colab: colab.research.google.com
Colab da Aula: colab.research.google.com/drive/1UDFu5vAXLE5VeS1z7FwjnBYEd4X15sxO?usp=sharing
Reinforcement Learning: An Introduction (2nd Edition): incompleteideas.net/book/RLbook2020.pdf (melhor livro do assunto, disponibilizado gratuitamente pelo próprio autor)
00:00 - Introdução
01:50 - Exemplo e Ambiente
03:37 - Q-Learning
09:02 - Exploração
12:09 - Fator de desconto
15:46 - Taxa de Aprendizagem
19:08 - Fórmula e exemplos
22:44 - Pseudocódigo
24:09 - Código

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Tudo sobre a ChatGPT (e como ela passa no ENEM e na USP!)

46:58

Tudo sobre a ChatGPT (e como ela passa no ENEM e na USP!)

Просмотров 895Год назад

Tudo que você queria saber sobre a ChatGPT, mas tinha vergonha de perguntar. Link para a ChatGPT: chat.openai.com/chat ERRATA: De fato, foi testado um modelo (InstructGPT) 100x menor que a GPT-3 que produziu resultados melhores que ela, porém não é afirmado que este é o modelo disponibilizado ao público com a ChatGPT, como dei a entender. Na verdade, a OpenAI é bem fechada quanto a essas inform...

31:59

Cadastro e Login com PHP e MySQL

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Fazendo um sistema completo de cadastro e login em PHP com MySQL. Desculpem, o áudio ficou bizarro, não sei o que houve! E como a minha edição é feita automaticamente com base no áudio, ela também ficou bizarra -_- Ah, e faltou um item básico de segurança: método POST nos formulários! Com GET a senha pode ficar no histórico do navegador. 00:00 - Introdução 00:40 - Formulário de login 01:36 - Ba...

22:41

Introdução às Derivadas

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Aula de introdução às derivadas. Aulas de Cáculo I da USP: ruclips.net/p/PLAudUnJeNg4tr-aiNyYCXE46L3qEZ2Nzx 00:00 Introdução 06:40 Parábola, Regra da Potência 11:50 Segunda Derivada, Terceira, etc... 16:17 Definição de Derivada 21:15 Relação com Redes Neurais

8:44

Provas Lógicas

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Reforço para a aula de lógica proposicional, fazendo 2 provas passo-a-passo. ERRATA em 5:32: Eu quis dizer Modus-Tollens, não Ponens. Site onde encontrei os exercícios: calcworkshop.com/proofs/logic-proofs/ 0:00 Introdução 0:32 Prova 1 3:29 Prova 2

The Sensory Neuron as a Transformer | Artigo Explicado

36:41

The Sensory Neuron as a Transformer | Artigo Explicado

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Review do artigo "The Sensory Neuron as a Transformer: Permutation-Invariant Neural Networks for Reinforcement Learning" de Yujin Tang e David Ha, ambos da Google Brain. Artigo: arxiv.org/abs/2109.02869 Página: attentionneuron.github.io/ 00:00 - Introdução 07:04 - Transformers 17:41 - Set Transformer 19:32 - Fim da Introdução 20:22 - Arquitetura e Fórmulas 27:56 - Experimentos

Algoritmos Genéticos (ou "Como tornar a sua IA FITNESS")

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Algoritmos Genéticos (ou "Como tornar a sua IA FITNESS")

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Aula de algoritmos genéticos. Editor: webacademico.canoas.ifrs.edu.br/~rcpinto/editor/ Código-Fonte JavaScript: gist.github.com/rafaelcp/8bccbc80639684425c2f068bfb1ed571 0:00 - Introdução 9:14 - Representações 13:27 - Fitness 15:32 - Seleção 21:57 - Mutação 23:27 - Crossover 29:36 - Visualização geral do loop dos algoritmos genéticos 30:29 - Exemplo do problema da mochila 34:27 - Programação Ge...

Otimização Local - Hill Climbing e Simulated Annealing

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Otimização Local - Hill Climbing e Simulated Annealing

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Aula de otimização local: hill climbing e simulated annealing. DEMO do robô rastejante com simulated annealing: webacademico.canoas.ifrs.edu.br/~rcpinto/robot2.html Fooplot: fooplot.com/ Código-fonte do Hill Climbing em JS: gist.github.com/rafaelcp/dea4e602d6988ce17e5874b9200b1185 0:00 - Introdução 2:41 - Hill Climbing (Subida da Colina) 19:40 - Simulated Annealing (Recozimento Simulado) 26:37 ...

Algoritmo K-Means (ou "Como Classificar Alienígenas")

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Algoritmo K-Means (ou "Como Classificar Alienígenas")

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Aula de aprendizagem não-supervisionada. Clustering (aglomeração) com o algoritmo K-Means. Código-Fonte: colab.research.google.com/drive/1a9r_tj5kimvyOKGwOw0XqvDfFKlG0XQh?usp=sharing Scikit-Learn: scikit-learn.org/ 0:00 - Introdução 3:42 - Aplicações 6:09 - K-Means 11:02 - Exemplo no Excel 16:29 - Escolhendo o K (método do cotovelo / elbow method) 18:54 - Scikit-Learn 20:41 - Exemplo em Python ...

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Redes Neurais (Deep Learning)

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Aula de redes neurais (deep learning). Código: colab.research.google.com/drive/1ScZ4Csx5miJ8_M7kGGhMAMPdMG8A9oNy?usp=sharing Weka: www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/ Detalhes que esqueci de comentar: 1) Em geral, considera-se como deep learning qualquer rede neurai com 2 ou mais camadas ocultas, mas é um conceito arbitrário. Muitos consideram 1 como suficiente; 2) Uma rede neural com uma única camad...

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Introdução às Redes Neurais Artificiais

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Aula introdução às redes neurais artificiais. 0:00 - Introdução 2:53 - Neurônio Artificial 9:27 - Adaline 26:07 - Bias 29:23 - Perceptron 30:56 - Aprendendo a Porta AND

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Regressão Linear (sem vidas passadas)

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Aula de regressão linear por mínimos quadrados. Material de aula: drive.google.com/file/d/1mDGr6bj-ITazOed_39v03JY_PhEnNzMx/view?usp=sharing Introdução à linguagem Python: ruclips.net/video/Q8eajxcS6dQ/видео.html Google Colab: colab.research.google.com Código visto em aula: colab.research.google.com/drive/1I5z0biwUp00KeOlisiT6RbQW4sHJJ6nU?usp=sharing 0:00 - Introdução 1:51 - Regressão Linear 7:...

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Classificador Naïve Bayes

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Aula sobre o classificador Naïve Bayes. FooPlot: fooplot.com 0:00 - Introdução 0:46 - Revisão de Probabilidades 8:21 - Vantagens e Desvantagens 10:02 - Teorema de Bayes 17:34 - Exemplo das Lentes de Contato 28:41 - Entradas Contínuas 30:45 - Exemplo da Iris 33:49 - Imagens como entradas 36:58 - Distribuição Normal 41:17 - Voltando ao Exemplo da Iris