Super Formação inteligência Artificial com Python e R - Udemy

磁力链接/BT种子名称

Super Formação inteligência Artificial com Python e R - Udemy

磁力链接/BT种子简介

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磁力链接

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文件列表

  • Seção 7 Machine Learning Estudo de/76. Python Naive Bayes.mp4 212.7 MB
  • Seção 7 Machine Learning Estudo de/82. Python Árvores de Decisão.mp4 195.6 MB
  • Seção 11 Processamento de Linguagem Natural (NLP)/136. R Classificação Parte II.mp4 178.1 MB
  • Seção 7 Machine Learning Estudo de/81. Árvores de Decisão Parte II.mp4 155.6 MB
  • Seção 11 Processamento de Linguagem Natural (NLP)/137. Python Mineração de Emoção.mp4 153.2 MB
  • Seção 9 Redes Neurais e Deep Learning/121. Python Deep Learning Parte II.mp4 151.7 MB
  • Seção 9 Redes Neurais e Deep Learning/120. Python Deep Learning.mp4 141.5 MB
  • Seção 8 Machine Learning Tópicos/104. R Classificação Multi Label.mp4 134.8 MB
  • Seção 15 Legado (Aulas da Versão 1)/163. Machine Learning R Árvores de Decisão no R parte II.mp4 133.7 MB
  • Seção 7 Machine Learning Estudo de/83. Classificação com Regras.mp4 132.4 MB
  • Seção 8 Machine Learning Tópicos/101. Python Seleção de Atributos.mp4 130.2 MB
  • Seção 7 Machine Learning Estudo de/75. Naive Bayes.mp4 130.1 MB
  • Seção 9 Redes Neurais e Deep Learning/116. Multilayer Perceptron no R Parte II.mp4 129.3 MB
  • Seção 5 Lógica Difusa/54. R Exemplo Parte II.mp4 128.8 MB
  • Seção 7 Machine Learning Estudo de/77. Redes Bayesianas.mp4 120.1 MB
  • Seção 16 Fundamentos em R/183. Estruturas de Dados Parte II.mp4 117.1 MB
  • Seção 6 Machine Learning/64. Weka Classificação com Naive Bayes.mp4 115.8 MB
  • Seção 12 R Projeto Prático I Jogo da Velha com reinforcement Learning/141. Tic Tac Toe Parte II.mp4 115.3 MB
  • Seção 11 Processamento de Linguagem Natural (NLP)/134. R Exemplo com Documento Parte II.mp4 114.7 MB
  • Seção 3 Algoritmos Genéticos/39. Python Otimização de Carga Parte II.mp4 114.6 MB
  • Seção 3 Algoritmos Genéticos/35. R Exemplo com Valor Real.mp4 106.3 MB
  • Seção 6 Machine Learning/62. Classificação.mp4 102.8 MB
  • Seção 7 Machine Learning Estudo de/92. Python Kmeans.mp4 101.7 MB
  • Seção 1 Apresentação/6. História.mp4 97.6 MB
  • Seção 9 Redes Neurais e Deep Learning/114. Testando um Perceptron Multicamadas.mp4 96.3 MB
  • Seção 10 Reinforcement Learning/123. Introdução.mp4 96.3 MB
  • Seção 15 Legado (Aulas da Versão 1)/161. Machine Learning R Naive Bayes parte II.mp4 95.7 MB
  • Seção 8 Machine Learning Tópicos/102. Classificação Multi Label.mp4 94.9 MB
  • Seção 15 Legado (Aulas da Versão 1)/159. Lógica Difusa Exemplo com Octave Parte II.mp4 94.7 MB
  • Seção 11 Processamento de Linguagem Natural (NLP)/138. Python Mineração de Emoção Parte II.mp4 93.7 MB
  • Seção 13 Python Projeto Prático II Aplicação Web de Avaliação de Risco/148. Projeto Web Parte III.mp4 92.1 MB
  • Seção 15 Legado (Aulas da Versão 1)/168. R Deep Learning Parte II.mp4 89.7 MB
  • Seção 11 Processamento de Linguagem Natural (NLP)/131. R Processamento de Linguagem.mp4 89.7 MB
  • Seção 15 Legado (Aulas da Versão 1)/164. Machine Learning R Seleção de Atributos.mp4 87.4 MB
  • Seção 14 R Projeto Prático III Quebra Cabeças Oito Rainhas com algoritmo genético/152. Implementação.mp4 87.4 MB
  • Seção 2 Algoritmos de Busca e Otimização/14. Introdução.mp4 87.2 MB
  • Seção 7 Machine Learning Estudo de/94. Apriori no R.mp4 86.2 MB
  • Seção 9 Redes Neurais e Deep Learning/117. Python Exemplo com sklearn.mp4 84.9 MB
  • Seção 5 Lógica Difusa/56. Python Comparação de string com FuzzyWuzzy.mp4 84.4 MB
  • Seção 3 Algoritmos Genéticos/38. Python Otimização de Carga.mp4 83.2 MB
  • Seção 7 Machine Learning Estudo de/89. Aprendizado Baseado em Instância.mp4 82.7 MB
  • Seção 16 Fundamentos em R/191. Importando Dados Parte II.mp4 80.9 MB
  • Seção 3 Algoritmos Genéticos/40. Python Otimização de Carga Parte III.mp4 80.1 MB
  • Seção 15 Legado (Aulas da Versão 1)/167. R Deep Learning.mp4 79.5 MB
  • Seção 11 Processamento de Linguagem Natural (NLP)/130. Conceitos.mp4 79.3 MB
  • Seção 17 Fundamentos em Python/198. Estruturas de Decisão.mp4 79.2 MB
  • Seção 8 Machine Learning Tópicos/97. Comparando o Desempenho de um modelo.mp4 79.0 MB
  • Seção 8 Machine Learning Tópicos/103. Meka Classificação Multi Label.mp4 78.6 MB
  • Seção 6 Machine Learning/71. Weka Agrupamentos.mp4 78.0 MB
  • Seção 16 Fundamentos em R/174. RStudio.mp4 77.8 MB
  • Seção 9 Redes Neurais e Deep Learning/109. Classificação com Perceptron.mp4 77.7 MB
  • Seção 8 Machine Learning Tópicos/98. Avaliando o Desempenho com Weka Experimenter.mp4 76.8 MB
  • Seção 10 Reinforcement Learning/125. Python Reinforcement Learning.mp4 76.5 MB
  • Seção 4 Sistemas Especialistas/44. O modelo clássico de Cooke.mp4 76.0 MB
  • Seção 1 Apresentação/5. Fundamentos.mp4 73.5 MB
  • Seção 15 Legado (Aulas da Versão 1)/169. Projeto Prático em R Aplicação Web de Avaliação de Riscos em Seguros/169. Projeto Prático em R Aplicação Web de Avaliação de Riscos em Seguros.mp4 72.5 MB
  • Seção 3 Algoritmos Genéticos/27. Evolução Biológica.mp4 71.9 MB
  • Seção 7 Machine Learning Estudo de/90. Python Knn.mp4 71.9 MB
  • Seção 12 R Projeto Prático I Jogo da Velha com reinforcement Learning/140. Tic Tac Toe com Reinforcement Learning/140. Tic Tac Toe com Reinforcement Learning.mp4 71.7 MB
  • Seção 5 Lógica Difusa/53. R Exemplo.mp4 69.9 MB
  • Seção 4 Sistemas Especialistas/46. R Exemplo.mp4 69.4 MB
  • Seção 7 Machine Learning Estudo de/91. Agrupamentos com Kmeans.mp4 69.1 MB
  • Seção 15 Legado (Aulas da Versão 1)/166. Machine Learning R Kmeans no R.mp4 68.5 MB
  • Seção 2 Algoritmos de Busca e Otimização/22. R Tabu Search parte II.mp4 67.5 MB
  • Seção 2 Algoritmos de Busca e Otimização/15. Introdução Parte II.mp4 67.2 MB
  • Seção 8 Machine Learning Tópicos/96. Avaliando a Variabilidade de um modelo.mp4 66.3 MB
  • Seção 17 Fundamentos em Python/196. Variáveis e Objetos.mp4 64.9 MB
  • Seção 7 Machine Learning Estudo de/88. R Random Forest.mp4 64.5 MB
  • Seção 3 Algoritmos Genéticos/37. R Exemplo Binário.mp4 64.0 MB
  • Seção 13 Python Projeto Prático II Aplicação Web de Avaliação de Risco/146. Projeto Web Parte I.mp4 63.5 MB
  • Seção 16 Fundamentos em R/189. Principais Funções Parte II.mp4 63.1 MB
  • Seção 6 Machine Learning/63. Classificação Parte II.mp4 62.8 MB
  • Seção 2 Algoritmos de Busca e Otimização/18. Caminhos.mp4 62.3 MB
  • Seção 9 Redes Neurais e Deep Learning/110. Classificação com Perceptron Parte II.mp4 61.3 MB
  • Seção 1 Apresentação/3. O que voce vai aprender durante o Curso.mp4 61.0 MB
  • Seção 5 Lógica Difusa/52. Introdução Parte II.mp4 61.0 MB
  • Seção 16 Fundamentos em R/175. Pacotes.mp4 60.0 MB
  • Seção 11 Processamento de Linguagem Natural (NLP)/132. R Exemplo básico.mp4 59.7 MB
  • Seção 6 Machine Learning/66. Weka Classificação com Filtros.mp4 58.2 MB
  • Seção 3 Algoritmos Genéticos/28. Introdução a AG.mp4 57.0 MB
  • Seção 7 Machine Learning Estudo de/87. Aprendizado Baseado em Grupos.mp4 56.1 MB
  • Seção 9 Redes Neurais e Deep Learning/112. Executando um Perceptron Parte II.mp4 55.8 MB
  • Seção 16 Fundamentos em R/179. Aspectos Diversos Parte II.mp4 55.7 MB
  • Seção 8 Machine Learning Tópicos/105. Métricas de Erros ME MAE RMSE MPE MAPE.mp4 55.5 MB
  • Seção 15 Legado (Aulas da Versão 1)/171. Projeto Prático em R Projeto em Shiny Parte II.mp4 55.3 MB
  • Seção 6 Machine Learning/72. Regras de Associação.mp4 54.7 MB
  • Seção 15 Legado (Aulas da Versão 1)/170. Projeto Prático em R Projeto em Shiny.mp4 53.7 MB
  • Seção 7 Machine Learning Estudo de/80. Árvores de Decisão.mp4 53.2 MB
  • Seção 1 Apresentação/12. Preparacao do Ambiente Python.mp4 53.2 MB
  • Seção 3 Algoritmos Genéticos/34. Exemplo com Valor Real.mp4 53.0 MB
  • Seção 7 Machine Learning Estudo de/79. R Redes Bayesianas.mp4 52.2 MB
  • Seção 15 Legado (Aulas da Versão 1)/157. Algoritmos Genéticos Exemplo de Permutação em R.mp4 52.0 MB
  • Seção 2 Algoritmos de Busca e Otimização/21. R Tabu Search.mp4 51.4 MB
  • Seção 5 Lógica Difusa/51. Introdução.mp4 51.1 MB
  • Seção 7 Machine Learning Estudo de/93. Apriori.mp4 50.5 MB
  • Seção 8 Machine Learning Tópicos/100. Seleção de Atributos e Maldição da Dimensionalidade.mp4 50.3 MB
  • Seção 8 Machine Learning Tópicos/99. Custo de Modelos.mp4 50.1 MB
  • Seção 6 Machine Learning/70. Agrupamentos.mp4 49.7 MB
  • Seção 9 Redes Neurais e Deep Learning/113. Arquitetura de Redes Neurais.mp4 49.3 MB
  • Seção 6 Machine Learning/58. Introdução.mp4 49.3 MB
  • Seção 6 Machine Learning/61. Conceitos Parte II.mp4 49.0 MB
  • Seção 17 Fundamentos em Python/197. Variáveis e Objetos (Continuação).mp4 47.9 MB
  • Seção 14 R Projeto Prático III Quebra Cabeças Oito Rainhas com algoritmo genético/151. Solução.mp4 46.8 MB
  • Seção 17 Fundamentos em Python/204. Módulos e Pacotes.mp4 46.3 MB
  • Seção 13 Python Projeto Prático II Aplicação Web de Avaliação de Risco/147. Projeto Web Parte II.mp4 45.4 MB
  • Seção 1 Apresentação/10. Mudancas Sociais e Riscos para a Humanidade.mp4 44.1 MB
  • Seção 3 Algoritmos Genéticos/31. Como Funciona Parte III.mp4 44.0 MB
  • Seção 16 Fundamentos em R/193. Programação Parte II.mp4 43.0 MB
  • Seção 14 R Projeto Prático III Quebra Cabeças Oito Rainhas com algoritmo genético/153. Implementação Parte II.mp4 43.0 MB
  • Seção 3 Algoritmos Genéticos/30. Como Funciona Parte II.mp4 42.4 MB
  • Seção 3 Algoritmos Genéticos/33. R Pacote GA.mp4 42.3 MB
  • Seção 17 Fundamentos em Python/200. Estruturas de Repetição.mp4 41.3 MB
  • Seção 17 Fundamentos em Python/194. Introdução.mp4 41.3 MB
  • Seção 1 Apresentação/8. Aplicacoes.mp4 40.9 MB
  • Seção 6 Machine Learning/73. Weka Regras de Associação.mp4 40.3 MB
  • Seção 3 Algoritmos Genéticos/29. Como Funciona.mp4 37.7 MB
  • Seção 4 Sistemas Especialistas/42. Introdução.mp4 37.2 MB
  • Seção 1 Apresentação/9. Robos Agentes e Sistemas Especialistas.mp4 36.3 MB
  • Seção 9 Redes Neurais e Deep Learning/108. Percepton.mp4 36.3 MB
  • Seção 10 Reinforcement Learning/124. R Reinforcement Learning.mp4 36.0 MB
  • Seção 14 R Projeto Prático III Quebra Cabeças Oito Rainhas com algoritmo genético/150. Oito Rainhas.mp4 36.0 MB
  • Seção 7 Machine Learning Estudo de/85. Regras com arules.mp4 35.4 MB
  • Seção 15 Legado (Aulas da Versão 1)/165. Machine Learning R Knn.mp4 35.1 MB
  • Seção 1 Apresentação/7. O Teste de Turing.mp4 34.4 MB
  • Seção 2 Algoritmos de Busca e Otimização/24. R Simulated Annealing parte II.mp4 34.4 MB
  • Seção 6 Machine Learning/65. Weka Classificação com Árvores de.mp4 34.3 MB
  • Seção 16 Fundamentos em R/176. Pacotes Parte II.mp4 34.1 MB
  • Seção 16 Fundamentos em R/181. Tipos de Dados e Operadores Parte II.mp4 34.0 MB
  • Seção 1 Apresentação/11. Preparação do ambiente R.mp4 33.8 MB
  • Seção 15 Legado (Aulas da Versão 1)/172. Projeto Prático em R Projeto em Shiny Parte III.mp4 33.6 MB
  • Seção 16 Fundamentos em R/173. Introdução/173. Introdução.mp4 32.9 MB
  • Seção 17 Fundamentos em Python/206. Funções.mp4 32.2 MB
  • Seção 6 Machine Learning/60. Conceitos.mp4 31.6 MB
  • Seção 4 Sistemas Especialistas/48. R Exemplo parte III.mp4 31.1 MB
  • Seção 15 Legado (Aulas da Versão 1)/156. Algoritmos Genéticos Exemplo de Permutação no R.mp4 31.0 MB
  • Seção 3 Algoritmos Genéticos/32. Exemplo.mp4 29.4 MB
  • Seção 2 Algoritmos de Busca e Otimização/19. Tabu Search e Simulated Annealing.mp4 29.1 MB
  • Seção 3 Algoritmos Genéticos/36. Exemplo Binário.mp4 28.4 MB
  • Seção 6 Machine Learning/67. Weka Regressão.mp4 28.0 MB
  • Seção 16 Fundamentos em R/182. Estruturas de Dados.mp4 27.6 MB
  • Seção 2 Algoritmos de Busca e Otimização/16. Hill Climbing.mp4 27.3 MB
  • Seção 16 Fundamentos em R/178. Aspectos Diversos.mp4 27.2 MB
  • Seção 9 Redes Neurais e Deep Learning/119. Deep Learning com H2O.mp4 27.0 MB
  • Seção 4 Sistemas Especialistas/45. Pacote Expert.mp4 26.8 MB
  • Seção 11 Processamento de Linguagem Natural (NLP)/128. Aplicações.mp4 25.8 MB
  • Seção 17 Fundamentos em Python/202. Listas.mp4 25.3 MB
  • Seção 1 Apresentação/2. Apresentação/2. Apresentação.mp4 25.1 MB
  • Seção 16 Fundamentos em R/184. Funções.mp4 24.9 MB
  • Seção 2 Algoritmos de Busca e Otimização/17. BFS e DFS.mp4 24.8 MB
  • Seção 1 Apresentação/1. Instruções Gerais.mp4 24.6 MB
  • Seção 12 R Projeto Prático I Jogo da Velha com reinforcement Learning/142. Tic Tac Toe Parte III.mp4 23.9 MB
  • Seção 4 Sistemas Especialistas/47. R Exemplo parte II.mp4 23.7 MB
  • Seção 17 Fundamentos em Python/203. Listas (Continuação).mp4 23.4 MB
  • Seção 16 Fundamentos em R/186. Ajuda.mp4 23.4 MB
  • Seção 1 Apresentação/4. Diretrizes gerais e estrutura do curso.mp4 23.2 MB
  • Seção 17 Fundamentos em Python/195. Ambiente.mp4 23.1 MB
  • Seção 16 Fundamentos em R/185. Funções Parte II.mp4 22.7 MB
  • Seção 6 Machine Learning/68. Categorical Encoding.mp4 22.4 MB
  • Seção 12 R Projeto Prático I Jogo da Velha com reinforcement Learning/143. Tic Tac Toe Parte IV.mp4 22.4 MB
  • Seção 6 Machine Learning/69. Feature Scalling.mp4 21.3 MB
  • Seção 9 Redes Neurais e Deep Learning/107. Introdução.mp4 21.3 MB
  • Seção 17 Fundamentos em Python/199. Estruturas de Decisão (Continuação).mp4 20.4 MB
  • Seção 6 Machine Learning/59. Aplicações.mp4 19.7 MB
  • Seção 17 Fundamentos em Python/201. Estruturas de Repetição (Continuação).mp4 19.1 MB
  • Seção 16 Fundamentos em R/180. Tipos de Dados e Operadores.mp4 19.0 MB
  • Seção 18 Encerramento/211. Encerramento.mp4 17.9 MB
  • Seção 16 Fundamentos em R/188. Principais Funções.mp4 17.8 MB
  • Seção 9 Redes Neurais e Deep Learning/118. Deep Learning.mp4 17.2 MB
  • Seção 9 Redes Neurais e Deep Learning/115. Multilayer Perceptron no R.mp4 17.2 MB
  • Seção 2 Algoritmos de Busca e Otimização/23. R Simulated Annealing.mp4 16.7 MB
  • Seção 5 Lógica Difusa/55. Interpretando o Resultado.mp4 16.3 MB
  • Seção 4 Sistemas Especialistas/49. Avaliando os Resultados.mp4 16.1 MB
  • Seção 17 Fundamentos em Python/210. Funções Padrões (Continuação II).mp4 15.8 MB
  • Seção 17 Fundamentos em Python/207. Funções (Continuação).mp4 14.7 MB
  • Seção 7 Machine Learning Estudo de/86. Comparando Regras.mp4 13.9 MB
  • Seção 16 Fundamentos em R/177. Pacotes Parte III.mp4 13.8 MB
  • Seção 7 Machine Learning Estudo de/84. Classificação com Regras Parte II.mp4 13.8 MB
  • Seção 7 Machine Learning Estudo de/78. Redes Bayesianas Parte II.mp4 13.7 MB
  • Seção 11 Processamento de Linguagem Natural (NLP)/133. R Exemplo com Documento.mp4 13.6 MB
  • Seção 15 Legado (Aulas da Versão 1)/162. Machine Learning R Árvores de Decisão.mp4 13.6 MB
  • Seção 12 R Projeto Prático I Jogo da Velha com reinforcement Learning/144. Tic Tac Toe Parte V.mp4 12.7 MB
  • Seção 11 Processamento de Linguagem Natural (NLP)/127. Introdução.mp4 12.5 MB
  • Seção 17 Fundamentos em Python/205. Módulos e Pacotes (Continuação).mp4 12.2 MB
  • Seção 17 Fundamentos em Python/208. Funções Padrão.mp4 12.2 MB
  • Seção 11 Processamento de Linguagem Natural (NLP)/135. R Classificação.mp4 11.6 MB
  • Seção 16 Fundamentos em R/192. Programação.mp4 10.8 MB
  • Seção 16 Fundamentos em R/187. Ajuda Parte II.mp4 10.5 MB
  • Seção 9 Redes Neurais e Deep Learning/111. Executando um Perceptron.mp4 9.0 MB
  • Seção 16 Fundamentos em R/190. Importando Dados.mp4 9.0 MB
  • Seção 15 Legado (Aulas da Versão 1)/160. Machine Leaning R Naive Bayes.mp4 7.3 MB
  • Seção 3 Algoritmos Genéticos/26. Introdução.mp4 7.0 MB
  • Seção 15 Legado (Aulas da Versão 1)/158. Lógica Difusa Exemplo com Octave.mp4 6.8 MB
  • Seção 4 Sistemas Especialistas/43. AI Breaking News.mp4 6.3 MB
  • Seção 17 Fundamentos em Python/209. Funções Padrão (Continuação).mp4 5.3 MB
  • Seção 18 Encerramento/213. Aula Bônus.mp4 4.8 MB
  • Seção 11 Processamento de Linguagem Natural (NLP)/129. AI Breaking News.mp4 4.4 MB
  • Seção 1 Apresentação/2. Apresentação/Todos slides juntos.pdf 3.4 MB
  • Seção 12 R Projeto Prático I Jogo da Velha com reinforcement Learning/140. Tic Tac Toe com Reinforcement Learning/scripts/modelottt 661.8 kB
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  • vlcsnap-2020-07-06-00h02m05s616.png 429.2 kB
  • Seção 15 Legado (Aulas da Versão 1)/169. Projeto Prático em R Aplicação Web de Avaliação de Riscos em Seguros/slides/1.1. Projeto Prático.pdf 341.9 kB
  • vlcsnap-2020-07-06-00h03m19s049.png 319.1 kB
  • Seção 12 R Projeto Prático I Jogo da Velha com reinforcement Learning/140. Tic Tac Toe com Reinforcement Learning/slides/1.1.TicTacToe.pdf 265.6 kB
  • vlcsnap-2020-07-06-00h10m07s139.png 242.6 kB
  • Capa.png 222.9 kB
  • Seção 18 Encerramento/212. Referências Bibliográficas.txt 4.9 kB
  • Seção 12 R Projeto Prático I Jogo da Velha com reinforcement Learning/140. Tic Tac Toe com Reinforcement Learning/scripts/Script.R 3.0 kB
  • Seção 15 Legado (Aulas da Versão 1)/169. Projeto Prático em R Aplicação Web de Avaliação de Riscos em Seguros/scripts/app.R 1.7 kB
  • Seção 12 R Projeto Prático I Jogo da Velha com reinforcement Learning/140. Tic Tac Toe com Reinforcement Learning/scripts/Modelo.R 614 Bytes
  • Seção 15 Legado (Aulas da Versão 1)/155. Infotrmações.txt 460 Bytes
  • Seção 4 Sistemas Especialistas/41. Material para Download.txt 344 Bytes
  • Seção 2 Algoritmos de Busca e Otimização/13. Material para Download.txt 340 Bytes
  • Seção 3 Algoritmos Genéticos/25. Material para download.txt 340 Bytes
  • Seção 5 Lógica Difusa/50. Material para Download.txt 236 Bytes
  • Seção 6 Machine Learning/57. Material para Download.txt 236 Bytes
  • Seção 7 Machine Learning Estudo de/74. Material para Download.txt 236 Bytes
  • Seção 8 Machine Learning Tópicos/95. Material para Download.txt 236 Bytes
  • Seção 9 Redes Neurais e Deep Learning/106. Material de download.txt 236 Bytes
  • Seção 10 Reinforcement Learning/122. Material para Download.txt 236 Bytes
  • Seção 11 Processamento de Linguagem Natural (NLP)/126. Material para Download.txt 236 Bytes
  • Seção 12 R Projeto Prático I Jogo da Velha com reinforcement Learning/139. Material para download.txt 236 Bytes
  • Seção 13 Python Projeto Prático II Aplicação Web de Avaliação de Risco/145. Material para download.txt 236 Bytes
  • Seção 14 R Projeto Prático III Quebra Cabeças Oito Rainhas com algoritmo genético/149.Projeto Prático 3 Quebra Cabeças oito rainhas.txt 236 Bytes
  • Seção 15 Legado (Aulas da Versão 1)/154. Download.txt 236 Bytes
  • Seção 16 Fundamentos em R/173. Introdução/173. Introdução.txt 236 Bytes

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