Séries Temporais com Redes Neurais Artificiais e Linguagem R
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- Currículo
- FAQ
- Revisões
Com este curso você irá dominar as principais técnicas de análises de séries temporais utilizando cinco algoritmos de Redes Neurais Artificiais, tanto teoricamente como na prática, em linguagem R, 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 curso onde somente serão apresentados os comandos utilizados, tudo será explicado detalhadamente.
Para atender a todos os alunos, sem importar a área e o nível de conhecimento, as duas primeiras seções são referentes aos fundamentos da Linguagem R e fundamentos de Estatística.
O curso é apresentado no sistema operacional Windows, mas usuários do Linux e Mac acompanham tranquilamente.
Todas as aulas são explicadas passo a passo, de forma clara e objetiva. A análise de série temporal, além de ser um estudo sensacional, está cada dia mais presente no mercado de trabalho e em pesquisas científicas. Diversas áreas que trabalham com análise de dados, necessitam de análises de séries temporais com o objetivo de previsão e entendimento dos dados, e aplicar corretamente as séries temporais é fundamental para obter as melhores previsões.
Tenho certeza que a sua visão sobre séries temporais irá mudar após esse curso.
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3Conhecendo a Linguagem RVídeo Aula
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4Instalação do R e RStudioVídeo Aula
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5Conhecendo o RStudioVídeo Aula
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6Apresentação do RStudioCloudVídeo Aula
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7Primeiros passos no RStudioVídeo Aula
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8Operadores MatemáticosVídeo Aula
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9VariáveisVídeo Aula
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10VetoresVídeo Aula
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11FatoresVídeo Aula
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12MatrizVídeo Aula
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13Cálculo com matrizesVídeo Aula
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14Data Frame e ListasVídeo Aula
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15Instalação e carregamento de PacotesVídeo Aula
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16Importação de arquivosVídeo Aula
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17Estrutura condicionalVídeo Aula
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18Estrutura de repetiçãoVídeo Aula
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19Criação de FunçõesVídeo Aula
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20Introdução às Séries TemporaisVídeo Aula
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21Primeiros passos de séries temporais no RVídeo Aula
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22CovariânciaVídeo Aula
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23Processo estocásticoVídeo Aula
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24EstacionaridadeVídeo Aula
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25Testes de Estacionaridade no RVídeo Aula
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26Passeio aleatórioVídeo Aula
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27Passeio aleatório no RVídeo Aula
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28Autocorrelação e Ruído BrancoVídeo Aula
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29Autocorrelação no RVídeo Aula
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30Decomposição e filtragemVídeo Aula
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31Decomposição no RVídeo Aula
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32Média móvelVídeo Aula
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33Média móvel no RVídeo Aula
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34Métricas de desempenhoVídeo Aula
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35Neurônio Biológico e neurônio artificial.Vídeo Aula
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36Evolução das redes neurais.Vídeo Aula
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37PerceptronVídeo Aula
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38Funções de ativaçãoVídeo Aula
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39Aprendizagem nas redes neuraisVídeo Aula
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40Aprendizagem com descida do gradienteVídeo Aula
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41Cálculos dos erros em redes neuraisVídeo Aula
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42Topologias das redes neurais artificiaisVídeo Aula
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43Algoritmo BackpropagationVídeo Aula
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44Definição dos parâmetrosVídeo Aula
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45Conceitos de Séries Temporais com Redes Neurais ArtificiaisVídeo Aula
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46Séries Temporais com Redes Neurais Feed Forward – parte 1Vídeo Aula
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47Séries Temporais com Redes Neurais Feed Forward – parte 2Vídeo Aula
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48Séries Temporais com Redes Neurais Feed Forward – parte 3Vídeo Aula
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49Séries Temporais com Redes Neurais Feed Forward – parte 4Vídeo Aula
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50Séries Temporais com Redes Neurais MLP (Deep Feed Forward) – parte 1Vídeo Aula
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51Séries Temporais com Redes Neurais MLP (Deep Feed Forward) – parte 2Vídeo Aula
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52DESAFIO 1Vídeo Aula
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53RESOLUÇÃO DESAFIO 1 – parte 1Vídeo Aula
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54RESOLUÇÃO DESAFIO 1 – parte 2Vídeo Aula
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55Redes Neurais com Função de Ativação de Base Radial (RBF)Vídeo Aula
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56Séries Temporais com Redes Neurais GRNN / RBF – parte 1Vídeo Aula
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57Séries Temporais com Redes Neurais GRNN / RBF – parte 2Vídeo Aula
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58DESAFIO 2: Rede RBFVídeo Aula
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59RESOLUÇÃO DESAFIO 2: Rede RBFVídeo Aula
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60Redes Neurais RecorrentesVídeo Aula
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61Séries Temporais com Redes Neurais Recorrentes – parte 1Vídeo Aula
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62Séries Temporais com Redes Neurais Recorrentes – parte 2Vídeo Aula
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63Redes Neurais com Máquinas de Aprendizagem Extremo (ELM)Vídeo Aula
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64Séries Temporais com Redes de Máquinas de Aprendizagem Extremo (ELM) – parte 1Vídeo Aula
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65Séries Temporais com Redes de Máquinas de Aprendizagem Extremo (ELM) – parte 2Vídeo Aula
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66Extração e preparação dos dadosVídeo Aula
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67Tratamento dos dadosVídeo Aula
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68Criação da Série TemporalVídeo Aula
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69Análise da Série TemporalVídeo Aula
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70Projeto: Rede FFVídeo Aula
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71Projeto: Rede MLPVídeo Aula
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72Projeto: Rede RBFVídeo Aula
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73Projeto: Rede ELMVídeo Aula
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74Projeto: Rede RecorrenteVídeo Aula
