Optimisasi Model AI: Teknik untuk Meningkatkan Akurasi dan Efisiensi
Pelatihan ini dirancang untuk memberikan pemahaman mendalam mengenai teknik-teknik mutakhir dalam optimisasi model AI. Peserta akan mempelajari cara-cara untuk meningkatkan akurasi serta efisiensi algoritma AI melalui berbagai metode baik klasik maupun modern.
| Penanggung Jawab | Administrator |
|---|---|
| Terakhir diperbarui | 14/08/2024 |
| Waktu Penyelesaian | 4 jam 15 menit |
| Anggota | 1 |
Share Kursus Ini
Bagikan Link
Share di Social Media
Share melalui Email
Silakan login untuk membagikan ini Optimisasi Model AI: Teknik untuk Meningkatkan Akurasi dan Efisiensi dengan email.
What you will learn
- Definisi dan pentingnya optimisasi model
- Tujuan dari optimisasi model AI
- Overview dari alur proses optimisasi
- Hyperparameter Tuning
- Cross-Validation
- Ensemble Methods (Bagging, Boosting, Stacking)
- Feature Engineering dan Feature Selection
- Model Pruning
- Knowledge Distillation
- Quantization
- Model Compression
- Efficient Architectures (Misalnya, MobileNet, EfficientNet)
- Overview berbagai tools (misalnya, Optuna, Hyperopt)
- Implementasi praktis menggunakan tools tertentu
- Studi kasus pada dataset riil
- Langkah-langkah praktis untuk mengoptimalkan model AI
- Evaluasi hasil optimisasi
Program Structure
-
Pendahuluan Optimisasi Model AI3 Lessons · 45 mnt
-
Definisi dan pentingnya optimisasi model
-
Tujuan dari optimisasi model AI
-
Overview dari alur proses optimisasi
-
-
Teknik Peningkatan Akurasi Model AI4 Lessons · 1 j
-
Hyperparameter Tuning
-
Cross-Validation
-
Ensemble Methods (Bagging, Boosting, Stacking)
-
Feature Engineering dan Feature Selection
-
-
Teknik Peningkatan Efisiensi Komputasi Model AI5 Lessons · 1 j 15 mnt
-
Model Pruning
-
Knowledge Distillation
-
Quantization
-
Model Compression
-
Efficient Architectures (Misalnya, MobileNet, EfficientNet)
-
-
Tools dan Libraries untuk Optimisasi2 Lessons · 30 mnt
-
Overview berbagai tools (misalnya, Optuna, Hyperopt)
-
Implementasi praktis menggunakan tools tertentu
-
-
Studi Kasus dan Implementasi Praktis3 Lessons · 45 mnt
-
Studi kasus pada dataset riil
-
Langkah-langkah praktis untuk mengoptimalkan model AI
-
Evaluasi hasil optimisasi
-
About the course
Pelatihan ini dirancang untuk memberikan pemahaman mendalam mengenai teknik-teknik mutakhir dalam optimisasi model AI. Peserta akan mempelajari cara-cara untuk meningkatkan akurasi serta efisiensi algoritma AI melalui berbagai metode baik klasik maupun modern.
Pada pelatihan ini Anda akan mempelajari:
- Memahami konsep dasar optimisasi model AI.
- Mampu mengidentifikasi dan menerapkan teknik-teknik untuk meningkatkan akurasi model AI.
- Mampu mengidentifikasi dan menerapkan strategi untuk meningkatkan efisiensi komputasi model AI.
- Mengenal tools dan libraries yang sering digunakan dalam proses optimisasi model AI.
- Menyelesaikan studi kasus riil untuk menguji penerapan metode optimisasi.
Metode pembelajaran dilaksanakan melalui:
- Presentasi
- Diskusi Kelompok
- Tugas Praktik
- Studi Kasus
- Kuis dan Evaluasi
Requirements
Tidak ada persyaratan khusus untuk mengikuti pelatihan ini.
Who should take this course
Data Scientist, Machine Learning Engineer, Peneliti AI, dan Individu yang tertarik dalam pengembangan model AI