1 - O que é Deep Learning?

2 - TensorFlow e Colab

3 - Revisão de Python no Colab

4 - A “lógica” do Machine Learning

5 - Conversão de Celsius em Fahrenheit

6 - As camadas “densas”

7 - Redes neurais profundas

8 - Trabalhando com imagens

9 - Classificador de imagem

10 - O que são convoluções?

11 - Max Pooling

12 - Classificador de imagem com CNNs

13 - Imagens coloridas

14 - Gatos e cachorros

15 - Classificador de imagens coloridas

16 - Conjunto de validação

17 - Image Augmentation e Dropout

18 - Gatos e cachorros com melhorias

19 - O que é Transfer Learning?

20 - TensorFlow Hub

21 - Gatos e cachorros com TL

22 - O que é NLP?

23 - Tokenização e texto para sequências

24 - Preparação de textos

25 - Tokenização de datasets grandes

26 - Embeddings de palavras

27 - Modelo de análise de sentimentos

28 - Ajustando o modelo

29 - O que são subpalavras?

30 - Utilizando subpalavras

31 - O que são as RNNs?

32 - Introdução às LSTMs

33 - Construindo uma rede LSTM

34 - Geração de textos

35 - Modelo de geração de textos

36 - Otimizando o modelo

37 - Gravação e carregamento de modelos

38 - Gravando modelos

39 - Carregando modelos