Channel Avatar

Lifelong Learning āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ•āļĨāļ­āļ”āļŠāļĩāļ§āļīāļ• @UCJQcCkCwoks1QWqiHErDN9Q@youtube.com

382 subscribers - no pronouns :c

āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ Big Data āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļē AI āđƒāļ™āļŦāļ™āđˆāļ§āļĒāļ‡āļēāļ™āļ āļēāļ„āļĢāļą


48:26
āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļē ChatGPT āļ”āđ‰āļ§āļĒāđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāļ āļēāļĐāļēāļ‚āļ™āļēāļ”āđƒāļŦāļāđˆ (LLaMA 2)
01:53:02
āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļē Web Application āļ”āđ‰āļ§āļĒ ReactJS
04:52:13
Python āļāļąāļšāļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ Big Data āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļē AI āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ™āļģāđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨ AI āđ„āļ›āļžāļąāļ’āļ™āļēāļ­āļĒāļđāđˆāļšāļ™āļĢāļ°āļšāļšāļ”āļīāļˆāļīāļ—āļąāļĨ
01:17:52
AI āļ­āđˆāļēāļ™āļŸāļīāļĨāđŒāļĄāđ€āļ­āļāļ‹āđ€āļĢāļĒāđŒāļœāļđāđ‰āļ›āđˆāļ§āļĒāđ‚āļ„āļ§āļīāļ”-19
01:33:15
NLP: āļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļœāļĨāļ āļēāļĐāļēāļ˜āļĢāļĢāļĄāļŠāļēāļ•āļī [EP. 16] Python for AI, Big Data, Machine Learning & Deep Learning
01:44:29
āļāļēāļĢāļžāļĒāļēāļāļĢāļ“āđŒāļāļļāđˆāļ™ PM2.5 [EP. 15] Python for AI, Big Data, Machine Learning & Deep Learning
02:22:50
CNN āļ•āļĢāļ§āļˆāļˆāļąāļšāđāļĨāļ°āļˆāļģāđāļ™āļāļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ§āļąāļ•āļ–āļļ [EP. 14] Python for AI, Big Data, Machine Learning & Deep Learning
01:26:34
AI āļ•āļĢāļ§āļˆāļˆāļąāļšāđƒāļšāļŦāļ™āđ‰āļē āļŠāļ§āļĄāđ„āļĄāđˆāļŠāļ§āļĄāđāļĄāļŠāļāđŒ [EP. 13] Python for AI, Big Data, Machine Learning & Deep Learning
02:37:32
ANN: āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļ‚āđˆāļēāļĒāļ›āļĢāļ°āļŠāļēāļ—āđ€āļ—āļĩāļĒāļĄ [EP. 12] Python for AI, Big Data, Machine Learning & Deep Learning
02:13:37
āļ›āļĢāļąāļŠāļāļēāđ€āļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļˆāļžāļ­āđ€āļžāļĩāļĒāļ‡āļāļąāļšāļžāļĢāļ°āļžāļļāļ—āļ˜āļĻāļēāļŠāļ™āļē [EP. 7 (2/2564)] āļāļĢāļ°āļšāļ§āļ™āļ—āļąāļĻāļ™āđŒ Smart Farming āļāļąāļšāđ‚āļ„āļāļŦāļ™āļ­āļ‡āļ™āļēāđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨ
02:40:33
Artificial Neural Network [EP. 11] Python for AI, Big Data, Machine Learning & Deep Learning
02:44:04
āļāļēāļĢāļˆāļģāđāļ™āļ SVM, KNN, NaÃŊve Bayes [EP. 10] Python for AI, Big Data, Machine Learning & Deep Learning
03:04:49
Decision Tree: āļāļēāļĢāļ•āļąāļ”āļŠāļīāļ™āđƒāļˆ [EP. 9] Python for AI, Big Data, Machine Learning & Deep Learning
04:36:32
Multiclass Logistic Regression [EP. 8] Python for AI, Big Data, Machine Learning & Deep Learning
01:30:34
āļĻāļīāļĨāļ›āļ°āļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļŠāļĩāļ§āļīāļ• [EP. 7 (2/2564)] āļ„āļ§āļēāļĄāļ„āļīāļ”āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļŠāļĢāļĢāļ„āđŒ āļ„āļ·āļ­āļ„āļ§āļēāļĄāļ„āļīāļ”āļ™āļģāđ„āļ›āļŠāļđāđˆāļāļēāļĢāđ€āļāļīāļ”āļ™āļ§āļąāļ•āļāļĢāļĢāļĄ
02:49:56
āļ›āļĢāļąāļŠāļāļēāđ€āļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļˆāļžāļ­āđ€āļžāļĩāļĒāļ‡āļāļąāļšāļžāļĢāļ°āļžāļļāļ—āļ˜āļĻāļēāļŠāļ™āļē [EP. 6 (2/2564)] āļāļēāļĢāļ„āļīāļ”āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĄāļĩāđ€āļŦāļ•āļļāļĄāļĩāļœāļĨāļ•āļēāļĄāļāļŽāđāļŦāđˆāļ‡āļ›āļāļīāļˆāļˆāļŠāļĄāļļāļ›āļšāļēāļ— 12
02:45:36
āļ›āļĢāļąāļŠāļāļēāđ€āļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļˆāļžāļ­āđ€āļžāļĩāļĒāļ‡āļāļąāļšāļžāļĢāļ°āļžāļļāļ—āļ˜āļĻāļēāļŠāļ™āļē [EP. 5 (2/2564)] āļŠāļĩāļ§āļīāļ•āļ—āļĩāđˆāļžāļ­āđ€āļžāļĩāļĒāļ‡āļ„āļ·āļ­āļŠāļĩāļ§āļīāļ•āļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāđ€āļŦāļ•āļļāļœāļĨ
02:40:04
āļ›āļĢāļąāļŠāļāļēāđ€āļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļˆāļžāļ­āđ€āļžāļĩāļĒāļ‡āļāļąāļšāļžāļĢāļ°āļžāļļāļ—āļ˜āļĻāļēāļŠāļ™āļē [EP. 4 (2/2564)] Logic āļ„āļ·āļ­āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āļ›āļĢāļąāļŠāļāļē āđƒāļŠāđ‰āļ­āļ˜āļīāļšāļēāļĒāļ„āļ§āļēāļĄāļˆāļĢāļīāļ‡
01:33:17
Logistic Regression, Statsmodel [EP. 7] Python for AI, Big Data, Machine Learning & Deep Learning
02:26:27
Multiple Linear Regression [EP. 6] Python for AI, Big Data, Machine Learning & Deep Learning
03:00:00
Simple Linear Regression [EP. 5] Python for AI, Big Data, Machine Learning & Deep Learning
02:34:50
āļĻāļīāļĨāļ›āļ°āļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļŠāļĩāļ§āļīāļ• [EP. 6 (2/2564)] āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ Coding āļ­āļ˜āļīāļšāļēāļĒāļāļēāļĢāļ­āđ‰āļēāļ‡āđ€āļŦāļ•āļļāļœāļĨāđāļšāļšāļ™āļīāļĢāļ™āļąāļĒ
02:52:45
āļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāđ€āļŠāļīāļ‡āļ§āļąāļ•āļ–āļļ (OOP) [EP. 4] Python for AI, Big Data, Machine Learning & Deep Learning
02:28:33
āļĻāļīāļĨāļ›āļ°āļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļŠāļĩāļ§āļīāļ• [EP. 5 (2/2564)] āļŠāļļāļ™āļ—āļĢāļĩāļĒāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒ āļ›āļĢāļąāļŠāļāļēāļ§āđˆāļēāļ”āđ‰āļ§āļĒāđ€āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĻāļīāļĨāļ›āļ°āđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāļ‡āļēāļĄ
02:36:21
āļĻāļīāļĨāļ›āļ°āļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļŠāļĩāļ§āļīāļ• [EP. 4 (2/2564)] āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āļ›āļĢāļąāļŠāļāļēāļ„āļ·āļ­āđ€āļŦāļ•āļļāļœāļĨ āļ­āļ˜āļīāļšāļēāļĒāļ„āļ§āļēāļĄāļˆāļĢāļīāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āļˆāļīāļ•āļ™āļīāļĒāļĄ
02:24:49
āļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāđ€āļŠāļīāļ‡āļ§āļąāļ•āļ–āļļ (OOP) [EP. 3] Python for AI, Big Data, Machine Learning & Deep Learning
01:55:29
āļ›āļĢāļąāļŠāļāļēāđ€āļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļˆāļžāļ­āđ€āļžāļĩāļĒāļ‡āļāļąāļšāļžāļĢāļ°āļžāļļāļ—āļ˜āļĻāļēāļŠāļ™āļē [EP. 3 (2/2564)] āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ Coding āļ­āļ˜āļīāļšāļēāļĒāļ›āļĢāļēāļāļāļāļēāļĢāļ“āđŒāđ‚āļ„āļāļŦāļ™āļ­āļ‡āļ™āļēāđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨ
01:42:02
āļĻāļīāļĨāļ›āļ°āļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļŠāļĩāļ§āļīāļ• [EP. 3 (2/2564)] āļāļēāļĢāļ•āļīāļ”āļ•āļąāđ‰āļ‡ VS Code, Python, Jupyter Notebook āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ Module
02:19:19
āļĻāļīāļĨāļ›āļ°āļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļŠāļĩāļ§āļīāļ• [EP. 2 (2/2564)] āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āļ›āļĢāļąāļŠāļāļēāļ„āļ·āļ­āđ€āļŦāļ•āļļāļœāļĨāļāļąāļšāļāļēāļĢāļ­āļ˜āļīāļšāļēāļĒāļ›āļĢāļēāļāļāļāļēāļĢāļ“āđŒāļ—āļēāļ‡āļ˜āļĢāļĢāļĄāļŠāļēāļ•āļī
02:46:56
āļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļŸāļąāļ‡āļāđŒāļŠāļąāļ™āļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™ [EP. 2] Python for AI, Big Data, Machine Learning & Deep Learning
01:56:38
āļ›āļĢāļąāļŠāļāļēāđ€āļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļˆāļžāļ­āđ€āļžāļĩāļĒāļ‡āļāļąāļšāļžāļĢāļ°āļžāļļāļ—āļ˜āļĻāļēāļŠāļ™āļē [EP. 2 (2/2564)] āļāļēāļĢāļ•āļīāļ”āļ•āļąāđ‰āļ‡ VS Code, Python, Jupyter Notebook
02:45:13
āļ›āļĢāļąāļŠāļāļēāđ€āļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļˆāļžāļ­āđ€āļžāļĩāļĒāļ‡āļāļąāļšāļžāļĢāļ°āļžāļļāļ—āļ˜āļĻāļēāļŠāļ™āļē [EP. 1 (2/2564)] āļāļĢāļ°āļšāļ§āļ™āļ—āļąāļĻāļ™āđŒ Smart Farming āđāļĨāļ°āđ‚āļ„āļāļŦāļ™āļ­āļ‡āļ™āļēāđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨ
02:21:01
āļāļēāļĢāļ•āļīāļ”āļ•āļąāđ‰āļ‡ VS Code āđāļĨāļ° Python [EP. 1] Python for AI, Big Data, Machine Learning & Deep Learning
02:36:09
āļĻāļīāļĨāļ›āļ°āļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļŠāļĩāļ§āļīāļ• [EP. 1 (2/2564)] āļ›āļĢāļąāļŠāļāļēāļāļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāļ„āļīāļ”āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļŠāļĢāļĢāļ„āđŒāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ™āļ§āļąāļ•āļāļĢāļĢāļĄ
53:26
āļĻāļīāļĨāļ›āļ°āļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļŠāļĩāļ§āļīāļ• [EP. 10] | Integromat: āļāļēāļĢāļ—āļģ QR Code āļ‚āļēāļĒāļ­āļēāļŦāļēāļĢ/āļŠāļąāđˆāļ‡āļ­āļēāļŦāļēāļĢāļ­āļ­āļ™āđ„āļĨāļ™āđŒāļĢāđ‰āļēāļ™āļĢāļ­āļšāļĄāļŦāļēāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĨāļąāļĒ
01:13:38
āļĻāļīāļĨāļ›āļ°āļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļŠāļĩāļ§āļīāļ• [EP. 9] | āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ Big Data āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļē AI
02:32:54
āļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļēāļĢ [EP. 14] | āļāļēāļĢāļšāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļœāļĨāļ‡āļēāļ™ | āļāļēāļĢāļĄāļĩāļŠāđˆāļ§āļ™āļĢāđˆāļ§āļĄāļ‚āļ­āļ‡āļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™
01:57:37
āļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļēāļĢ [EP. 15] | āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāđāļ‚āđˆāļ‡āļ‚āļąāļ™āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĢāđˆāļ§āļĄāļĄāļ·āļ­ | āļāļēāļĢāļ­āļ­āļāđāļšāļšāļ‡āļēāļ™
02:32:48
āļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļēāļĢ [EP. 16] | Coaching | āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ—āļĩāļĄ | āļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āļ§āļąāļ’āļ™āļ˜āļĢāļĢāļĄ
02:48:40
āļĻāļīāļĨāļ›āļ°āļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļŠāļĩāļ§āļīāļ• [EP. 8] | āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļ­āļ›āļžāļĨāļīāđ€āļ„āļŠāļąāļ™āļāļĢāļ­āļāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđāļĨāļ°āļ•āļĢāļ§āļˆāđ€āļŠāđ‡āļ„āļ„āļĢāļļāļ āļąāļ“āļ‘āđŒāļ”āđ‰āļ§āļĒ Appsheet
02:55:23
āļĻāļīāļĨāļ›āļ°āļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļŠāļĩāļ§āļīāļ• [EP. 7] | āļāļēāļĢāļĢāļđāđ‰āđ€āļ—āđˆāļēāļ—āļąāļ™āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩāļ”āļīāļˆāļīāļ—āļąāļĨ | āļāļēāļĢāļĢāļđāđ‰āđ€āļ—āđˆāļēāļ—āļąāļ™āļŠāļ·āđˆāļ­āđƒāļ™āļŠāļĩāļ§āļīāļ•āļ›āļĢāļ°āļˆāļģāļ§āļąāļ™
02:36:32
āļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļēāļĢ [EP. 13] | āļāļēāļĢāļšāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļœāļĨāļ‡āļēāļ™ | āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāđ‚āļ„āļĢāļ‡āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļēāļĢ
02:30:21
āļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļēāļĢ [EP. 12] | āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļīāļˆāļāļĢāļĢāļĄāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļēāļĢ | āļāļēāļĢāļĢāļąāļāļĐāļēāļœāļĨāļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡
48:54
āļāļēāļĢāļžāļĒāļēāļāļĢāļ“āđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ­āļ™āļļāļāļĢāļĄāđ€āļ§āļĨāļē [EP. 4] | Time Series
02:49:40
āļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļēāļĢ [EP. 11] | āļāļēāļĢāđāļ—āļĢāļāđāļ‹āļ‡āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļēāļĢ | āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļīāļˆāļāļĢāļĢāļĄāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļēāļĢ
01:46:56
āļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļēāļĢ [EP. 10] | āļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļœāļĨāļĨāļąāļžāļ˜āđŒ (LeTCI) āļ”āđ‰āļ§āļĒāļĢāļ°āļšāļšāļ”āļīāļˆāļīāļ—āļąāļĨ
02:47:08
āļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļēāļĢ [EP. 9] | āļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļēāļĢ
47:38
āļāļēāļĢāļ§āļīāļˆāļąāļĒāļ›āļąāļāļāļēāļ›āļĢāļ°āļ”āļīāļĐāļāđŒ [EP. 3] | āļāļēāļĢāļ™āļģāđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨ AI āđ„āļ›āļžāļąāļ’āļ™āļēāđ€āļ›āđ‡āļ™āđāļ­āļ›āļžāļĨāļīāđ€āļ„āļŠāļąāļ™āļ”āđ‰āļ§āļĒ Android Studio
01:29:48
āļāļēāļĢāļ§āļīāļˆāļąāļĒāļ›āļąāļāļāļēāļ›āļĢāļ°āļ”āļīāļĐāļāđŒ [EP. 2] | āđ€āļāļĐāļ•āļĢāļ­āļąāļˆāļ‰āļĢāļīāļĒāļ° | AI āļœāļđāđ‰āļŠāđˆāļ§āļĒāđ€āļāļĐāļ•āļĢāļāļĢāļ•āļĢāļ§āļˆāļ§āļīāļ™āļīāļˆāļ‰āļąāļĒāđ‚āļĢāļ„āđƒāļ™āđƒāļšāļĄāļąāļ™āļŠāļģāļ›āļ°āļŦāļĨāļąāļ‡
03:01:00
āļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļēāļĢ [EP. 8] | PMQA: āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ„āļļāļ“āļ āļēāļžāļāļēāļĢāļšāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ āļēāļ„āļĢāļąāļ
02:44:25
āļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļēāļĢ [EP. 7] | āļāļēāļĢāļ§āļīāļ™āļīāļˆāļ‰āļąāļĒāļĢāļ°āļšāļšāļ”āđ‰āļ§āļĒ EdPEx | āļāļēāļĢāļ§āļīāļ™āļīāļˆāļ‰āļąāļĒāļĢāļ°āļšāļšāļ”āđ‰āļ§āļĒ PMQA
02:44:36
āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļēāļĢ [EP. 6] | EdPEx: āļāļĢāļ°āļšāļ§āļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļēāļĢāļŠāļđāđˆāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ›āđ‡āļ™āđ€āļĨāļīāļĻ
01:47:00
āļĻāļīāļĨāļ›āļ°āļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļŠāļĩāļ§āļīāļ• [EP. 6] | āļ—āļąāļāļĐāļ°āļāļēāļĢāļ„āļīāļ”āđāļšāļšāđƒāļŦāļĄāđˆ | āļ„āļ§āļēāļĄāļ„āļīāļ”āļ„āļđāđˆāļ‚āļ™āļēāļ™ | āļ„āļ§āļēāļĄāļ„āļīāļ”āđāļ™āļ§āļ‚āđ‰āļēāļ‡
01:43:51
āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄ Endnote āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļāļēāļĢāļ­āđ‰āļēāļ‡āļ­āļīāļ‡āđāļšāļšāļĄāļ·āļ­āļ­āļēāļŠāļĩāļž [EP. 1] āļāļēāļĢāļ­āđ‰āļēāļ‡āļ­āļīāļ‡āđāļšāļš APA Style āļ”āđ‰āļ§āļĒ Endnote
02:59:14
āļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļēāļĢ [EP. 5] | āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ•āļąāļ§āļŠāļĩāđ‰āļ§āļąāļ”āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļģāđ€āļĢāđ‡āļˆāđƒāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļēāļĢ
02:35:59
āļĻāļīāļĨāļ›āļ°āļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļŠāļĩāļ§āļīāļ• [EP. 5] | āļ•āļĢāļĢāļāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒ: āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āļŦāļīāļ™āļĨāļąāļšāļŠāļĄāļ­āļ‡āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ•āļīāļ”āļ­āļēāļ§āļļāļ˜āļ—āļēāļ‡āļ›āļąāļāļāļē
01:48:23
āļ›āļĢāļąāļŠāļāļēāđ€āļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļˆāļžāļ­āđ€āļžāļĩāļĒāļ‡āļāļąāļšāļžāļĢāļ°āļžāļļāļ—āļ˜āļĻāļēāļŠāļ™āļē [EP. 6] | āļŠāļĩāļ§āļīāļ•āļ—āļĩāđˆāļžāļ­āđ€āļžāļĩāļĒāļ‡āļ„āļ·āļ­āļŠāļĩāļ§āļīāļ•āļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ„āļļāļ“āļ˜āļĢāļĢāļĄ
02:53:28
āļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļēāļĢ [EP. 4] | āļāļēāļĢāļ§āļīāļ™āļīāļˆāļ‰āļąāļĒāļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļēāļĢ
02:31:38
āļ›āļĢāļąāļŠāļāļēāđ€āļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļˆāļžāļ­āđ€āļžāļĩāļĒāļ‡āļāļąāļšāļžāļĢāļ°āļžāļļāļ—āļ˜āļĻāļēāļŠāļ™āļē [EP. 5] | āļŠāļĩāļ§āļīāļ•āļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļ­āļšāļĢāļđāđ‰ āļ”āđ‰āļ§āļĒāļāļēāļĢāđ€āļˆāļĢāļīāļāļ­āļēāļ™āļēāļ›āļēāļ™āļŠāļ•āļīāļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļ™
01:21:48
āļ›āļĢāļąāļŠāļāļēāđ€āļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļˆāļžāļ­āđ€āļžāļĩāļĒāļ‡āļāļąāļšāļžāļĢāļ°āļžāļļāļ—āļ˜āļĻāļēāļŠāļ™āļē [EP. 4] | āļŠāļĩāļ§āļīāļ•āļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļ­āļšāļĢāļđāđ‰ āļ”āđ‰āļ§āļĒāļāļēāļĢāđ€āļˆāļĢāļīāļāļ­āļ˜āļīāļĐāļāļēāļ™āļ˜āļĢāļĢāļĄ