Deep Learning: Memahami Jaringan Saraf Tiruan dan Aplikasinya
Pelatihan ini bertujuan untuk memberikan pemahaman mendalam mengenai konsep, arsitektur, dan aplikasi dari deep learning serta jaringan saraf tiruan.
Rp 99,99
99.99000000000001
IDR
Rp 99,99
Penanggung Jawab | Administrator |
---|---|
Terakhir diperbarui | 14/08/2024 |
Waktu Penyelesaian | 4 jam 45 menit |
Anggota | 1 |
Share Kursus Ini
Bagikan Link
Share di Social Media
Share melalui Email
Silakan login untuk membagikan ini Deep Learning: Memahami Jaringan Saraf Tiruan dan Aplikasinya dengan email.
What you will learn
- Pengertian dan sejarah deep learning
- Peran deep learning dalam Artificial Intelligence
- Neuron buatan dan lapisan jaringan
- Fungsi Aktivasi
- Proses pelatihan jaringan saraf menggunakan backpropagation
- Convolutional Neural Networks (CNNs)
- Recurrent Neural Networks (RNNs)
- Generative Adversarial Networks (GANs)
- Regularisasi
- Overfitting dan Underfitting
- Optimizers (SGD, Adam, RMSprop)
- TensorFlow
- Keras
- PyTorch
- Computer Vision
- Natural Language Processing (NLP)
- Speech Recognition
- Proyek mini untuk mengembangkan dan melatih model deep learning dari awal
- Deploy model deep learning ke production
Program Structure
-
Pendahuluan ke Deep Learning2 Lessons · 30 mnt
-
Pengertian dan sejarah deep learning
-
Peran deep learning dalam Artificial Intelligence
-
-
Dasar-Dasar Jaringan Saraf Tiruan3 Lessons · 45 mnt
-
Neuron buatan dan lapisan jaringan
-
Fungsi Aktivasi
-
Proses pelatihan jaringan saraf menggunakan backpropagation
-
-
Arsitektur Jaringan Saraf Tiruan3 Lessons · 45 mnt
-
Convolutional Neural Networks (CNNs)
-
Recurrent Neural Networks (RNNs)
-
Generative Adversarial Networks (GANs)
-
-
Teknik Pelatihan dan Optimisasi3 Lessons · 45 mnt
-
Regularisasi
-
Overfitting dan Underfitting
-
Optimizers (SGD, Adam, RMSprop)
-
-
Tools dan Libraries dalam Deep Learning3 Lessons · 45 mnt
-
TensorFlow
-
Keras
-
PyTorch
-
-
Aplikasi Deep Learning pada Berbagai Domain3 Lessons · 45 mnt
-
Computer Vision
-
Natural Language Processing (NLP)
-
Speech Recognition
-
-
Studi Kasus dan Implementasi2 Lessons · 30 mnt
-
Proyek mini untuk mengembangkan dan melatih model deep learning dari awal
-
Deploy model deep learning ke production
-
About the course
Pelatihan ini bertujuan untuk memberikan pemahaman mendalam mengenai konsep, arsitektur, dan aplikasi dari deep learning serta jaringan saraf tiruan.
Pada pelatihan ini Anda akan mempelajari:
- Memahami konsep dasar deep learning dan jaringan saraf tiruan
- Mengerti arsitektur dasar dan teknik pelatihan dalam jaringan saraf tiruan
- Mengaplikasikan model deep learning untuk berbagai task
- Mengenal tools dan libraries yang sering digunakan dalam deep learning
- Mampu merancang dan mengimplementasikan model deep learning pada dataset nyata
Metode pembelajaran dilaksanakan melalui:
- Ceramah dan presentasi
- Diskusi kelompok
- Praktik langsung dengan coding
- Studi kasus
- Q&A session
Requirements
Tidak ada persyaratan khusus untuk mengikuti pelatihan ini.
Who should take this course
Pengembang perangkat lunak, data scientist, peneliti, dan profesional IT yang tertarik dengan deep learning.