Livros / IA e ML

IA e ML

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Aprendizado de máquina com R. Técnicas especializadas para análise preditiva

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Brett Lantz

IA e ML
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Dominando Algoritmos de Machine Learning, Segunda Edição

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Giuseppe Bonaccorso

IA e ML
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Aprendizado Profundo em Python. Bibliotecas Keras e TensorFlow

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François Chollet

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Equipes de Dados: Um Modelo de Gestão Unificado para Equipes de Sucesso Focadas em Dados

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Jesse Anderson

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Aprendizado Profundo sem Matemática. Volume 2. Prática

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Andrew Glassner

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Aprendizado Profundo em Biologia e Medicina

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Bharat Ramsundar, Peter Eastman, Patrick Walters, Vijay Pande

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Redes neurais evolutivas em Python

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Yaroslav Omelyanenko

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Python e análise de dados. Processamento primário de dados com pandas, NumPy e IPython

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Wes McKinney

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Aprendizado Profundo para Iniciantes

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John Paul Mueller, Luca Massaron

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Processamento de Linguagem Natural Prático: Um Guia Abrangente para Construir Sistemas de PLN do Mundo Real

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Sowmya Vajjala, Bodhisattwa Majumder, Anuj Gupta, Harshit Surana

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Aprenda TensorFlow 2.0: Implemente Modelos de Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo com Python

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Pramod Singh, Avinash Manure

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Aprendizado de Máquina Prático com Rust: Criando Aplicações Inteligentes em Rust

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Joydeep Bhattacharjee

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Introdução ao Aprendizado Profundo

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Evgeniy Chernyak

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Redes neurais e aprendizado profundo: curso de formação

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Charu Aggarwal

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Métodos e tecnologias de processamento de big data

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M. M. Zheleznov

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Tecnologias de Aprendizado de Máquina. Manual Didático-Metodológico

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P.E. Gladilin, K.O. Bochenina

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Aprendizado Profundo em Python. Bibliotecas Keras, TensorFlow e scikit-learn

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J. V. Vander Plas

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Redes Adversariais. Projetos. Construa redes geradoras de próxima geração usando as bibliotecas TensorFlow e Keras

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Kailash Ahirwar

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Tecnologias modernas de análise de dados

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A. V. Makshanov, A. E. Zhuravlev, L. N. Tyndykar

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Python para Análise de Dados. Processamento de Dados, Visualização e Aprendizado de Máquina

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Wes McKinney

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Sistemas de recomendação na prática

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Kim Falk

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Deep Learning Aplicado. Uma Abordagem Baseada em Casos para Compreender Redes Neurais Profundas

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Umberto Michelucci

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Programando com PyTorch: Criando Aplicações de Aprendizado Profundo

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Ian Pointer

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Fundamentos da Inteligência Artificial

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E. V. Borovskaia, N. A. Davydova

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Fundamentos do Aprendizado Profundo. Criando Algoritmos para a Inteligência Artificial da Próxima Geração

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Nikhil Buduma, Nicholas Locascio

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Fundamentos de Aprendizado Estatístico: Mineração de Dados, Inferência e Previsão

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Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman

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Aprendizado por Reforço: Uma Introdução. Segunda Edição

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Richard S. Sutton, Andrew G. Barto

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Processamento de Linguagem Natural com TensorFlow

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Tushan Ganegedara

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Processamento de Linguagem Natural em Ação. Compreensão, Análise e Geração de Texto com Python

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Lane Hobson, Cole Howard, Hannes Max Hapke

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Sistemas neurais de processamento de informação

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S. V. Makartichyan, N. S. Kuznetsova, S. S. Dementev

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Ciência de Dados: Curso de Aprendizagem

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Stephen S. Skiena

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Estatística Visual. Use o R!

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A. B. Shipunov, E. M. Baldin, P. A. Volkova, A. I. Korobeinikov, S. A. Nazarova, S. V. Petrov, V. G. Sufiyanov

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Web Analytics com Python: workshop prático

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V. V. Mokeev

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Aprendizado de Máquina sem Palavras Desnecessárias

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Andrei Burkov

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Aprendizado por Reforço com PyTorch: um livro de receitas

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Yusi (Hayden) Liu

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Visão Computacional

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L. Shapiro, J. Stockman

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Sistemas Inteligentes

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L. N. Yasnitsky

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Inteligência Artificial na Prática. 50 Casos de Empresas de Sucesso

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Bernard Marr, Matt Ward

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Introdução ao PyTorch: Aprendizado Profundo no Processamento de Linguagem Natural

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Delip Rao, Brian McMahan

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Aprendizado de Máquina Divertido. Mangá

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Araki Masahiro, Watari Makana (artista)

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Python: Inteligência Artificial, Big Data e Computação em Nuvem

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Paul Deitel, Harvey Deitel

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Aprendizado profundo e o jogo de Go

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Max Pumperla, Kevin Ferguson

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Aprendizado Profundo para Sistemas de Busca

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Tommaso Teofili

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Deep Learning Ilustrado. Um Guia Visual para Inteligência Artificial

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John Cron, Grant Beleveld, Aglae Bassens

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Introdução à Inteligência Artificial

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A.V. Ostroukh

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Projetos de Machine Learning e Data Science para Finanças: Da Construção de Estratégias de Trading a Robo-Advisors Usando Python

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Hariom Tatsat, Sahil Puri, Brad Lookabaugh

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Questões de Entrevista em Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina usando Python: Um Banco Completo de Perguntas para Conquistar Sua Entrevista

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Vishwanathan Narayanan

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Abordando (Quase) Qualquer Problema de Aprendizado de Máquina

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Abhishek Thakur

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Algoritmos de Aprendizado por Reforço em Python. Descrição e Desenvolvimento de Algoritmos de Inteligência Artificial

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Andrea Lanza

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Inteligência Artificial com Python. Segunda Edição: Seu guia completo para construir aplicativos inteligentes usando Python 3.x e TensorFlow 2

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A

Alberto Artasanchez, Prateek Joshi

IA e ML
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Pontuação de qualidade do PDF:

A Excelente — texto copiável, índice, metadados B Bom — texto presente, alguns dados faltando C Médio — texto parcialmente extraível D Ruim — provavelmente uma digitalização F Digitalização sem OCR — texto não pode ser extraído