Estudo sobre - Inteligência Artificial e Machine Learning com JavaScript
- Introdução ao Curso de Inteligência Artificial e Machine Learning com JavaScript
História da inteligência artificial, conceitos, métodos e aplicações.
- Redes Neurais Artificiais do Tipo Feedforward (Função de Aproximação)
Neurônio natural e neurônio artificial, função somatória, gradiente descendente com método de descida do gradiente, inputs, outputs, valores de busca, taxa de erro, épocas de treinamento, função de ativação para formatação de resultados, pesos e sinapses artificiais.
- Funções de Ativação (Formatação)
Cálculos da tangente hiperbólica, função sigmoide com resultado na curva sigmoidal, unidade linear retificada com e sem vazamento e passo binário.
- Regressão Linear Simples
Cálculos dos produtos de X por Y, quadrados de X, somatório de X, média de X, fórmula da regressão linear aplicada aos resultados, treinamento de máquina, predição, salvamento e carregamento de modelos pré-treinados e orientação a objetos no cálculo matemático.
- Regressão Linear Multivariada
Regressão linear multivariada com múltiplas entradas em uma única saída de informação.
- Naive Bayes Probabilístico
Eliminação de elementos duplicados, retorno de classes, contagem de textos coincidentes, organização de classes e entradas em objeto JSON, cálculo de frequência, contagem de classes, somatório de classes, cálculo total individual e geral, cálculo de ocorrência, aplicação do teorema de Bayes.
- Naive Bayes Classificativo
Adaptação do teorema de Bayes probabilístico para cálculo classificativo.
- K-Nearest Neighbors (KNN)
Subtrações e quadrados dos eixos X e Y, soma dos quadrados, radiciação, treinamento e predição por grau de proximidade numérica.
- Clusterização (Agrupamento de Dados) com K-Means
Exportação de módulo, média dos eixos de X e Y para o grupo, cálculo dos centroides para X e Y, elemento mínimo, retorno de índice, comparação de arrays, atualização de grupo, formatação dos grupos como vetores de uma matriz e agrupamento final.
- Aprendizado por Reforço
Salvamento e leitura dos índices dos centroides por meio de feedbacks positivos e negativos.
- Árvore de Decisão (Decision Tree)
Construtor de classe, proporção das classes para um determinado valor de eixo, proporção dividida pelo total, logaritmo na base 2 de uma divisão, produto da divisão pelo logaritmo, cálculo da multiplicação atual menos a posterior, ganho de informação, cálculo de entropia e predição classificativa.
- Rede Neural Artificial com Arquitetura Perceptron Multicamadas (Multilayer Perceptron - MLP)
Transformando um feedforward em perceptron multicamadas com configurações de construção de rede. Bias, nós de entrada, interação e saída, atualização de pesos multiplicativos em matrizes, treinamento e execução de um multilayer perceptron.
- Cálculos Estatísticos
Elemento mínimo e máximo, soma, média, mediana, produto, quadrado, cubo, valor absoluto, variância padrão, variância com tendência, variância sem tendência, desvio padrão, desvio com tendência, desvio sem tendência, raiz quadrada, multiplicação convencional e matricial, subtração, transposição, seleção aleatória, adição, divisão, logaritmos, logaritmo na base 2, aproximação para baixo, aproximação padrão, aproximação para cima, expressão e filtro.
- Rede Neural Artificial (RNA) com Fórmula Fixa
Fórmula matemática para a construção de redes neurais artificiais, camada de entrada, camada oculta, camada de saída, épocas de treinamento, taxa de erro e aprendizagem, função de ativação, aleatoriedade em pesos, gradiente descendente, função sigmoidal, neurônios artificiais e sinapse artificial.
- Manipulação de Arquivos Estruturados no Formato CSV
Conversão de CSV para objeto JSON e abjeto vetorial.
- Aprendizado de Máquina (Machine Learning) no Front-End com Layout HTML
Árvore de decisão, k-nearest neighbors, naive bayes, rede neural e regressão linear no front-end com layout HTML e eventos em JavaScript.
- Plotagem de Dados para Análise de Informações
Gráfico line, scatter, bar, pie e bubble.
- Redes Neurais Artificiais Sofisticadas
Sofisticação em redes neurais artificiais.
- Aprendizado Supervisionado
Aplicações de algoritmos de aprendizado supervisionado.
- Aprendizado Autônomo
Exemplo de aprendizado autônomo no front-end por meio de clusterização.
- Processamento de Linguagem Natural (NLP)
Processamento de linguagem natural para o reconhecimento de padrões em textos e caracteres. Identificação de indivíduos através da escrita e análise de sentimentos por meio de computação cognitiva com o teorema de bayes.
- Visão Computacional
Redes neurais convolucionais pré-treinadas para a classificação de imagens no front-end.
- Máquina de Vetores de Suporte (Support Vector Machine)
Definição dos vetores de suporte, margens, hiperplano, gamma e classificação binária.
- Regressão Logística
Cálculo regressivo para casos de classificação de dados.
- Regressão Polinomial
Propriedade degree para o grau da curva de melhor ajuste e aplicação do cálculo de regressão em dados com distribuição caótica e não linear.
- Regressão Linear Multivariável (Regressão Linear Múltipla)
Reconhecimento de padrões numéricos em múltiplas entradas e múltiplas saídas.
- Análise Classificativa de Dados com Pacotes NPM
Pacotes NPM para análise classificativa com o teorema de bayes, k-nearest neighbors e árvore de decisão.
- Análise Regressiva de Dados com Pacote NPM
Pacote NPM para análise regressiva com regressão linear múltipla.
- Agrupamento (Clusterização) com Pacotes NPM
Pacotes NPM para clusterização de dados com k-means.
- Análise Preditiva (Classificação e Regressão) com Pacotes NPM para RNA
Pacotes NPM para análise classificativa e regressiva de dados com redes neurais artificiais em distribuições lineares e não lineares.
- Redes Neurais Recorrentes (RNN)
Redes neurais recorrentes para a análise de séries temporais. Rede neural recorrente com e sem intervalo de tempo, memória de longo e curto prazo e unidades recorrentes bloqueantes. Reconhecimento de padrão sequencial por ordenação e posicionamento de dados.
- Deep Learning (O Aprendizado Profundo)
Redes neurais profundas com múltiplas camadas de interação nos dados.