{"id":13606238,"url":"https://github.com/hereismari/tensorflow-brasil","last_synced_at":"2025-04-10T20:11:01.916Z","repository":{"id":88345749,"uuid":"111605739","full_name":"hereismari/tensorflow-brasil","owner":"hereismari","description":"Códigos e materiais sobre TensorFlow em Português","archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2019-10-31T14:14:28.000Z","size":3483,"stargazers_count":83,"open_issues_count":4,"forks_count":24,"subscribers_count":8,"default_branch":"master","last_synced_at":"2025-03-24T17:52:47.556Z","etag":null,"topics":["tensorflow","tensorflow-examples","tensorflow-tutorials"],"latest_commit_sha":null,"homepage":"","language":"Jupyter Notebook","has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":null,"license":"apache-2.0","status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/hereismari.png","metadata":{"files":{"readme":"README.md","changelog":null,"contributing":null,"funding":null,"license":"LICENSE","code_of_conduct":null,"threat_model":null,"audit":null,"citation":null,"codeowners":null,"security":null,"support":null,"governance":null,"roadmap":null,"authors":null}},"created_at":"2017-11-21T21:57:36.000Z","updated_at":"2025-03-22T01:44:50.000Z","dependencies_parsed_at":null,"dependency_job_id":"3364fc97-faf9-4ea1-aa3a-3ef64f140820","html_url":"https://github.com/hereismari/tensorflow-brasil","commit_stats":null,"previous_names":[],"tags_count":0,"template":false,"template_full_name":null,"repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/hereismari%2Ftensorflow-brasil","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/hereismari%2Ftensorflow-brasil/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/hereismari%2Ftensorflow-brasil/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/hereismari%2Ftensorflow-brasil/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/hereismari","download_url":"https://codeload.github.com/hereismari/tensorflow-brasil/tar.gz/refs/heads/master","host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":248288357,"owners_count":21078903,"icon_url":"https://github.com/github.png","version":null,"created_at":"2022-05-30T11:31:42.601Z","updated_at":"2022-07-04T15:15:14.044Z","host_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub","repositories_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories","repository_names_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repository_names","owners_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners"}},"keywords":["tensorflow","tensorflow-examples","tensorflow-tutorials"],"created_at":"2024-08-01T19:01:07.456Z","updated_at":"2025-04-10T20:11:01.895Z","avatar_url":"https://github.com/hereismari.png","language":"Jupyter Notebook","funding_links":[],"categories":["Jupyter Notebook"],"sub_categories":[],"readme":"# TensorFlow Brasil :brazil:\n\nEsse repositório contém códigos e materiais sobre TensorFlow em português escritos por brasileiros a fim de ajudar pessoas interessadas a aprender sobre Machine Learning, Deep Learning e TensorFlow.\n\nTodos os exemplos são implementados em Python (compatíveis com Python2 e Python3), no formato de [Jupyter Notebooks](http://jupyter-notebook-beginner-guide.readthedocs.io/en/latest/what_is_jupyter.html) para fins didáticos.\n\n## Outros materiais recomendados\n\nAqui você encontra materiais e recursos, em sua grande maioria em inglês, sobre TensorFlow e Deep Learning. Os materiais em português são apresentados em negrito.\n\nMateriais mais específicos (ex: GANs, Reinforcement Learning, ...) podem ser acessados neste [nesse link](https://github.com/mari-linhares/DeepLearning). Bom aprendizado!\n\n## Materiais\n\n### Vídeos\n\n* [19/04/2019 - Começando com TensorFlow 2.0](https://www.youtube.com/watch?time_continue=3\u0026v=sQjOMOtQc6I), [código](https://github.com/smoreira/TensorFlow2/blob/master/nnTF2.ipynb)\n\n### Blogs\n\n * [24/09/2018 - Introduction to Real-Time Face Pose Estimation with Deep Learning (Inglês apenas)](https://medium.com/analytics-vidhya/face-pose-estimation-with-deep-learning-eebd0e62dbaf)\n* [29/04/2018 - TensorFlow Summit 2018 - Resumo de novidades](https://medium.com/@mariannelinharesm/tensorflow-summit-2018-resumo-de-novidades-73c77cd93529)\n * [27/12/2017 - Implementando Estimators](https://medium.com/@mariannelinharesm/tensorflow-v1-4-0-estimators-parte-1-1a58bbfc13ae)\n\n### TensorFlow\n\n * [Tutoriais e samples de código](https://www.tensorflow.org)\n\n * [TensorFlow lite](https://www.tensorflow.org/mobile/tflite/)\n\n * [TensorBoard](https://www.tensorflow.org/get_started/summaries_and_tensorboard)\n\n * [TensorBoard - exemplo rodando via web](projector.tensorflow.org)\n\n * [Estimators API](https://www.tensorflow.org/extend/estimators)\n\n * [Datasets API](https://www.tensorflow.org/programmers_guide/datasets)\n\n * [TensorFlow Eager](https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/eager/README.md)\n\n * [TensorFlow Serving](https://www.tensorflow.org/serving/)\n\n * [TensorFlow For Poets](https://codelabs.developers.google.com/codelabs/tensorflow-for-poets/#0)\n\n### Deep Learning\n\n * [Curso de Stanford CS231n](https://cs231n.github.io)\n \n * [Deep Learning Specialization (Coursera)](https://www.coursera.org/specializations/deep-learning)\n\n * [Machine Learning Nanodegree do Udacity](https://goo.gl/ODpXj4)\n \n * [Deep Learning Nanodegree do Udacity](https://br.udacity.com/course/deep-learning-nanodegree-foundation--nd101)\n\n * [Intro. a Deep Learning com TensorFlow Udacity](https://goo.gl/iHssII)\n \n * [Deep Learning Explained (Microsoft)](https://www.edx.org/course/deep-learning-explained)\n\n * [Google Recipes - Começando com ML e DL](https://goo.gl/KewA03)\n\n\n## O que preciso para executar o código?\n\nConsiderando que você já tenha Python 2 ou 3 instalado na sua máquina...\n\n### TensorFlow\n\nHá vários modos de instalar o TensorFlow, para simplificar aconselho usar o [site de instalação](https://www.tensorflow.org/install/).\n\nCaso queira (**recomendado**) você pode instalar TensorFlow e as demais depedências num ambiente virtual para melhor gerenciar as bibliotecas e suas versões, para tal você pode utilizar o [Virtualenv](https://virtualenv.pypa.io/en/stable/) como mostrado no [tutorial de instalação do TensorFlow](https://www.tensorflow.org/install/install_linux#installing_with_virtualenv). Outras opções como [Docker](https://www.docker.com/) ou [conda](https://conda.io/docs/index.html) também podem ser utilizadas.\n\n### Instalar dependências\n\nAs principais dependências são:\n  * Jupyter Notebooks\n  * Numpy\n  * Pandas\n  * Matplotlib\n\nEssas bibliotecas ser instaladas localmente com os comandos a seguir:\n```\n# python 2\npython2 -m pip install jupyter numpy pandas matplotlib\n```\n```\n# python 3\npython3 -m pip install jupyter numpy pandas matplotlib\n```\n\n### Jupyter notebooks\n\nSe você não tiver familiariade com Jupyter notebooks visite o link da [sessão anterior](https://github.com/mari-linhares/tensorflow-brasil#tensorflow-brasil-brazil) e tente se familiarizar com os conceitos, nada muito complicado, é suficiente instalar e rodar :smile:.\n\nOuta dica é utilizar [**Colaboratory (Colab)**](https://colaboratory.jupyter.org) que é uma ferramenta desenvolvida pela Google para ajudar a compartilhar o ensino e pesquisa de Machine Learning. O colab é um jupyter notebook que roda na nuvem e portanto não requer nenhum tipo de configuração local, os notebooks são salvos no Google Drive e podem ser importardos/exportados facilmente. Uma ótima solução e gratuita! Consulte o [FAQ](https://research.google.com/colaboratory/faq.html) para mais informações.\n\n## Como contribuir?\n\nContribuições são muito bem vindas!\n\n### Melhorar ou consertar materiais já existentes\n\nCriar uma issue é suficiente, fique a vontade para resolver o problema através de um Pull Request após a criação da issue.\n\n### Novos Materiais\n\nCaso queira contribuir com um novo material siga o padrão/formato dos materiais já existentes e coloque todos os links de referência no início dos notebooks.\n\nTodo material:\n\n* Deve conter qual versão do TensorFlow deve ser usada para rodar o notebook no topo do notebook.\n* Contém todas as dependências importadas juntas no início do notebook para facilitar a execução.\n\n\u003e The code and resources available in this repository are not related to TensorFlow or Google in anyway.\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fhereismari%2Ftensorflow-brasil","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Fhereismari%2Ftensorflow-brasil","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fhereismari%2Ftensorflow-brasil/lists"}