AI ML cheatsheets
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Este repositório GitHub reúne as cheatsheets e guias de referência rápida mais populares para Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (ML). 
Para facilitar o download e navegar pelos arquivos, uma versão do Google Drive deste repositório GitHub está disponível aqui.
A estrutura global deste repositório GitHub segue até certo ponto o seguinte roteiro de IA e aprendizado de máquina. 
01- Matemática
02- C++
03- Píton
04- Arquitetura de computadores
05- Estruturas de dados
06- Teoria dos autômatos
06- Teoria da complexidade
07- SQL
08- Limpeza de dados
09- Visualização de dados
10- Lógica matemática
11- Introdução à IA
12- Aprendizado de máquina
13- Aprendizado profundo
14- Métricas para avaliar algoritmos de ML
15- Aprendizagem por reforço
16- Série temporal
17- Git
01- Matemática
Folha de dicas de cálculo toda reduzida
Folha de dicas de cálculo
Álgebra Linear em 4 páginas
Folha de dicas de probabilidade
Folha de dicas de distribuição de probabilidade
Folha de dicas de estatísticas
Super-cheatsheet-matemática
Estatísticas resumidas
02- C++
Cartão de referência C++
Bibliotecas C++
Cartão de referência C++ OOP
03- Píton
Python para iniciantes
Folha de referências de Python
Folha de dicas do Python
Folha de dicas do Python para ciência de dados
Folha de referências numpy
Folha de dicas do Pandas 1
Folha de dicas do Pandas 2
Folha de dicas do Matplotlib 1
Folha de dicas do Matplotlib 2
Folha de dicas do Scikit-Learn
Lista, Tuplas, Conjuntos, Dicionário
Tutorial Python
04- Arquitetura de computadores
Folha de dicas de organização de computadores
05- Estruturas de dados
Classificação de estruturas de dados
Estruturas de dados
Complexidade
Recursos
06- Teoria dos autômatos
Cheathset de idiomas e autômatos
Folha de dicas do autômato
Folha de dicas de gramática livre de contexto
06- Teoria da complexidade
Folha de referências da teoria da complexidade
Folha de referências da teoria da computabilidade
07- SQL
Guia rápido de SQL
Operações SQL
Ordem de execução da consulta SQL
Comandos SQL
SQL-básico-folha de dicas-a4
SQL junta-folha de dicas-a4
Guia de estudo de recuperação de dados com SQL
Roteiro SQL
08- Limpeza de dados
Lista de verificação de limpeza de dados
Guia de limpeza de dados
Folha de dicas de preparação de dados
Engenharia de recursos
Métodos de seleção de recursos
Folha de dicas para teste de hipóteses
09- Visualização de dados
Princípios básicos de visualização de dados
Vocabulário Visual
Folha de dicas de visualização de dados
O seletor de gráfico
Dos dados à visualização
10- Lógica matemática
modelos lógicos de cheatsheet
11- Introdução à IA
modelos de estados de cheatsheet
modelos de variáveis de cheatsheet
12- Aprendizado de máquina
Processo de aprendizado de máquina
Mapa de aprendizado de máquina
Algoritmos de aprendizado de máquina
Como escolher um algoritmo de ML 1
Como escolher um algoritmo de ML 2
Complexidade temporal dos algoritmos de ML
Comparação de algoritmos de ML 1
Comparação de algoritmos de ML 2
Comparação de algoritmos de ML 3
Comparação de algoritmos de ML 4
Comparação de algoritmos de ML 5
super-cheatsheet-machine-learning
Folhas de dicas de aprendizado de máquina
Explicabilidade do aprendizado de máquina
Operações de aprendizado de máquina MLOps
13- Aprendizado profundo
super-cheatsheet-deep-learning
Folha de referências de modelos de linguagem grande
principais tipos de redes neurais
Arquitetura - Classificação MLP
Arquitetura - Regressão MLP
Função de ativação - camada oculta
Função de Ativação - Camada de Saída
Funções de ativação
14- Métricas para avaliar algoritmos de ML
Aprendizado de máquina de métricas
Aprendizado de máquina de medição de desempenho
15- Aprendizagem por reforço
Folha de dicas de aprendizado por reforço 1
Folha de dicas de aprendizagem por reforço 2
16- Série temporal
Folha de dicas de série temporal
17- Git
Folha de dicas do Git
Folha de dicas do Git 2
