Introdução ao Curso
- 01-Apresentação do Curso de Inteligência Artificial com BrainJS
Redes Neurais Artificiais
- 01-Entendendo a Rede Neural Artificial Feedforward e Perceptron
- 02-Construindo e Executando a Primeira RNA com o Operador XOR
- 03-Ensinando para a RNA (Rede Neural Artificial) a Lógica dos Operadores AND e O
- 04-Ensinando para a RNA a Lógica do Operador Lógico NOT
- 05-Utilizando Objetos JSON como Alternativa ao Array no Treinamento
Configurações de Construção da Rede
- 01-Construindo a Rede Neural Artificial para Configuração
- 02-Construindo a Variável de Configuração da Rede Neural Artificial
- 03-Explicando os Parâmetros de Configuração das Redes Neurais Artificiais
- 04-Alterando as Configurações da Rede Neural Artificial e Executando Testes - Pa
- 05-Alterando as Configurações da Rede Neural Artificial e Executando Testes - Pa
Configurações de Treinamento da Rede
- 01-Construindo a Rede Neural Artificial com as Configurações de Treinamento
- 02-Explicando Cada Uma das Propriedades de Treinamento da Rede Neural
- 03-Testando Cada Uma das Configurações de Treinamento da Rede Neural
- 04-Encerrando a Parte de Configuração do Treinamento das Redes Neurais
Salvando Modelos Pré-treinados
- 01-Executando o Treinamento de uma RNA e Salvando o Modelo Pré-treinado
- 02-Carregando o Modelo Pré-treinado e Executando a RNA sem Treinamento
Treinamento Assíncrono
- 01-Construindo uma Rede Neural Artificial no BrainJS com Treinamento Assíncrono
- 02-Treinando Mais de uma Rede ao Mesmo Tempo com Treinamento Assíncrono - Parte
- 03-Treinando Mais de uma Rede ao Mesmo Tempo com Treinamento Assíncrono - Parte
Controlando o Fluxo de Treinamento
- 01-Construindo a Rede Neural Artificial com Controle de Fluxo de Treinamento
- 02-Executando a Rede Neural Artificial com Controle de Fluxo de Treinamento
Validação Cruzada
- 01-Construindo a Rede Neural Artificial e Aplicando a Validação Cruzada
- 02-Executando a Rede Neural Artificial com o Algoritmo de Validação Cruzada
Recursos e Utilidades
- 01-Capturando o Status de Treinamento e Transformando a Rotina de Execução em Fu
- 02-Utilizando o Likely para Retornar um Resultado Probabilístico Através de Comp
- 03-Executando o Algoritmo com o Likely e com o Run para Retornar o Resultado Com
Redes Neurais Recorrentes
- 01-Rede Neural Recorrente do Tipo RNN Padrão e RNNTimeStep
- 02-Rede Neural Recorrente do Tipo LSTM Padrão e RLSTMTimeStep
- 03-Rede Neural Recorrente do Tipo GRU Padrão e GRUTimeStep
- 04-Utilizando Multiplos Arrays no Treinamento com RNNTimeStep, LSTMTimeStep e GR
- 05-Redes Neurais Recorrentes na Análise de Dados no Formato Texto com LSTM e GRU
- 06-Executando os Algoritmos Anteriores e Utilizando o Recurso Forecast
- 07-Construindo um LSTM e GRU com Dados do Tipo Texto em um Objeto JSON
- 08-Executando os Algoritmos Construídos Anteriormente com LSTM e GRU
Trabalhando com o BrainJS no Front-End
- 01-Apresentação do Layout HTML que Será Utilizado no Front-End
- 02-Executando uma Rede Neural Artificial com o BrainJS no Front-End
- 03-Utilizando Modelos Pré-treinados com o BrainJS no Front-End
- 04-Executando os Modelos Pré-treinados no Front-End com o BrainJS
Análise Classificativa de Dados (Classificação)
- 01-Codificando as Rotinas de Geração do Modelo Pré-treinado e de Execução - Part
- 02-Codificando as Rotinas de Geração do Modelo Pré-treinado e de Execução - Part
- 03-Executando o Algoritmo Classificativo de Análise de Crédito
Análise Regressiva de Dados (Regressão)
- 01-Codificando a Rotina de Treinamento e Execução da RNA - Parte 1
- 02-Codificando a Rotina de Treinamento e Execução da RNA - Parte 2
- 03-Executando a Análise Regressiva e Prevendo as Cotações do Dólar com RNA
Encerramento do Curso
- 01-Encerramento e Conclusão do Curso de Inteligência Artificial com JavaScript e
