Pemrograman PHP : Pemula sampai Mahir
Programmer Zaman Now
5.0 (1,874)·34h 18m · 323 lectures
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Séries Temporais com Redes Neurais Artificiais em Python
Uso das Redes Neurais Aplicadas em Séries Temporais para Ciência de Dados, Finanças, Economia, Estatística...
5.036 reviews246 learners
- All Levels
- 14h 39m video
- 68 lectures
- Portuguese
- Captions
- Updated 2025
Taught by Luciano Galdino
- 14h 39m of on-demand video
- 68 lectures across 8 sections
- One-off payment — no subscription
- Lifetime access on web and mobile
- Closed captions (Portuguese)
Curriculum
8 sections68 lectures14h 39m total
- Boas vindas e apresentação do instrutor3:25
- Apresentação do curso e da plataforma de estudos7:43
- A Linguagem Python11:11
- Conhecendo o Google Colaboratory8:50
- Instalação do Anaconda Python8:50
- Conhecendo o Jupyter Notebook14:48
- Primeiros passos11:50
- Operadores Matemáticos10:03
- Importações de bibliotecas e pacotes17:02
- Estrutura condicional4:51
- Estrutura de Repetição12:37
- Listas, Tuplas e Dicionários11:44
- Criação de Funções13:00
- Função Lambda e função map6:55
- List Comprehensions8:08
- Vetores (arrays) e matrizes13:04
- Conceitos de séries temporais10:23
- Criação de séries temporais no Python parte 125:49
- Criação de séries temporais no Python parte 229:30
- Covariância9:14
- Processo estocástico7:25
- Estacionaridade7:41
- Testes de Estacionaridade no Python27:35
- Passeio aleatório5:20
- Passeio aleatório no Python13:02
- Autocorrelação e Ruído Branco7:51
- Autocorrelação no Python26:40
- Decomposição e filtragem12:02
- Decomposição no Python28:44
- Transformação e Diferenciação6:14
- Transformação e Diferenciação no Python20:11
- Diferenciação no Python15:07
- Suavização por Média móvel12:04
- Média móvel no Python19:28
- Métricas de desempenho11:55
- Neurônio Biológico e neurônio artificial.19:19
- Evolução das redes neurais11:19
- Perceptron18:00
- Funções de ativação21:18
- Aprendizagem nas redes neurais.23:53
- Aprendizagem com descida do gradiente22:53
- Topologias das redes neurais artificiais8:17
- Algoritmo Backpropagation8:10
- Definição dos parâmetros11:26
- Tipos de Redes Neurais Artificiais para Séries Temporais10:28
- Redes FeedForward (FF)5:58
- Redes Neurais N-BEATS (Neural Basis Expansion Analysis for Time Series)12:36
- Séries Temporais com redes N-BEATS em Python29:28
- Redes Neurais Recorrentes (RNN, LSTM e GRU)17:41
- Séries Temporais com Redes RNN em Python19:42
- Séries Temporais com Redes LSTM em Python7:27
- Séries Temporais com Redes GRU em Python6:35
- Redes Convolucionais Temporais (TCN)11:15
- Séries Temporais com Redes Convolucionais Temporais (TCN) em Python14:53
- Redes Transformers para séries temporais9:27
- Transformers para séries temporais em Python22:19
- Conhecendo o dataset10:23
- Tratamento dos Dados9:41
- Análise da série18:35
- Projeto Pluviometria N-Beats21:13
- Projeto Pluviometria RNN6:53
- Projeto Pluviometria LSTM9:31
- Projeto Pluviometria GRU5:22
- Projeto Pluviometria TCN7:28
- Projeto Pluviometria Transformers9:50
- Projeto Pluviometria: Previsão6:35
About this course
Com este curso você irá dominar as principais técnicas de análises de séries temporais utilizando os algoritmos mais atuais de Redes Neurais Artificiais, tanto teoricamente como na prática, em Python, uma das ferramentas mais poderosa e popular em análises estatísticas. O diferencial desse curso é que iremos obter o embasamento teórico das séries temporais e Redes Neurais Artificiais, faremos na prática todos os tratamentos e testes estatísticos necessários e aplicaremos os conhecimentos em dados reais. Não é um c…
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- Não há pré-requisitos
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