Kursus Python: CNN Computer Vision dengan Keras dan TensorFlow di Python
CNN Computer Vision dengan Keras dan TensorFlow di Python untuk mengubah data mentah jadi insight yang bisa dipakai ambil keputusan. Kursus live via Zoom untuk analis data, mahasiswa riset, dan tim bisnis. Kursus Python ini tersedia juga sebagai training Python maupun pelatihan Python in-house untuk kebutuhan perusahaan.
Silabus
•Sesi 1 (1.5 jam): Pengenalan Python: sejarah, kegunaan, dan ruang lingkup industri
•Sesi 2 (1.5 jam): Instalasi & konfigurasi awal Python
•Sesi 3 (1.5 jam): Mengenal antarmuka (interface) dan navigasi dasar
•Sesi 4 (1.5 jam): Pengaturan preferensi & workspace yang efisien
•Sesi 5 (1.5 jam): Tools & menu utama: fungsi dan penggunaan dasar
•Sesi 6 (1.5 jam): Latihan dasar: membuat project pertama
•Sesi 7 (1.5 jam): Import & export file dasar di Python
•Sesi 8 (1.5 jam): Teknik dasar penyimpanan & manajemen file project
•Sesi 9 (1.5 jam): Studi kasus sederhana: aplikasi Python di dunia kerja
•Sesi 10 (1.5 jam): Review materi dasar & quiz pemahaman
Daftar Kursus Ini
Python untuk Computer Vision & Image Recognition – Deep Learning Convolutional Neural Network (CNN) – Keras & TensorFlow
Apa yang akan Anda pelajari
Dapatkan pemahaman yang kuat tentang Convolutional Neural Networks (CNN) dan Deep Learning
Buat proyek pengenalan gambar dengan Python
Pelajari penggunaan pustaka Keras dan Tensorflow
Gunakan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) untuk membuat prediksi
Gunakan Pandas DataFrames untuk memanipulasi data dan membuat perhitungan statistik.
Persyaratan
Siswa perlu menginstal perangkat lunak Python dan Anaconda tetapi kami memiliki pelajaran terpisah untuk membantu Anda menginstal perangkat lunak yang sama
Deskripsi
Anda sedang mencari kursus Jaringan Neural Konvolusional (CNN) lengkap yang mengajarkan semua yang Anda butuhkan untuk membuat model Pengenalan Gambar dengan Python, bukan?
Anda telah menemukankursus Jaringan Neural Konvolusional yang****tepat!
Setelah menyelesaikan kursus ini, Anda akan mampu :
Identifikasi masalah Pengenalan Gambar yang dapat diselesaikan menggunakan Model CNN.
Buat model CNN dengan Python menggunakan pustaka Keras dan Tensorflow dan analisis hasilnya.
Praktekkan, diskusikan, dan pahami konsep Deep Learning dengan percaya diri
Memiliki pemahaman yang jelas tentang model Pengenalan Gambar Lanjutan seperti LeNet, GoogleNet, VGG16, dll.
Mengapa Anda harus memilih kursus ini?
Kursus ini mencakup semua langkah yang harus diambil seseorang untuk membuat model pengenalan gambar menggunakan Convolutional Neural Networks.
Sebagian besar kursus hanya fokus pada pengajaran bagaimana menjalankan analisis tetapi kami percaya bahwa memiliki pemahaman teoritis yang kuat tentang konsep memungkinkan kami untuk membuat model yang baik. Dan setelah menjalankan analisis, seseorang harus dapat menilai seberapa baik model tersebut dan menginterpretasikan hasilnya untuk benar-benar dapat membantu bisnis.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Apakah kursus Python ini cocok untuk pemula?▾
Materi disusun bertahap mulai dari konsep dasar, sehingga peserta tanpa pengalaman sebelumnya tetap bisa mengikuti dengan pendampingan instruktur.
Bagaimana metode belajarnya?▾
Kelas online live via Zoom dengan instruktur berpengalaman, praktik langsung, serta rekaman sesi yang bisa diputar ulang. Tersedia juga opsi in-house training untuk perusahaan.
Apakah ada project akhir yang bisa dijadikan portofolio?▾
Ya, setiap peserta menyelesaikan mini project end-to-end yang bisa langsung dijadikan portofolio atau bahan skripsi/tesis.
Apakah mendapat sertifikat setelah selesai?▾
Ya, peserta yang menyelesaikan program mendapatkan e-certificate resmi dari Cerdas Inovasi Digital.
Bagaimana cara mendaftar?▾
Klik tombol daftar pada halaman kursus ini atau hubungi admin kami untuk konsultasi jadwal dan paket yang sesuai kebutuhan Anda.
Kursus ini mengajarkan Anda semua langkah untuk membuat model berbasis jaringan Neural yaitu model Pembelajaran Mendalam, untuk memecahkan masalah bisnis.
Di bawah ini adalah isi kursus ini di ANN:
Bagian 1 (Bagian 2) – Dasar-dasar Python Bagian ini membantu Anda memulai dengan Python. Bagian ini akan membantu Anda mengatur lingkungan python dan Jupyter di sistem Anda dan ini akan mengajari Anda cara melakukan beberapa operasi dasar dengan Python. Kami akan memahami pentingnya perpustakaan yang berbeda seperti Numpy, Pandas & Seaborn.
Bagian 2 (Bagian 3-6) – Konsep Teoritis ANN Bagian ini akan memberi Anda pemahaman yang kuat tentang konsep yang terlibat dalam Jaringan Neural. Di bagian ini Anda akan belajar tentang sel tunggal atau Perceptrons dan bagaimana Perceptrons ditumpuk untuk membuat arsitektur jaringan. Setelah arsitektur disetel, kami memahami algoritme penurunan Gradien untuk menemukan nilai minimum suatu fungsi dan mempelajari bagaimana ini digunakan untuk mengoptimalkan model jaringan kami.
Bagian 3 (Bagian 7-11) – Membuat model ANN dengan Python Di bagian ini Anda akan belajar cara membuat model ANN dengan Python. Kami akan memulai bagian ini dengan membuat model ANN menggunakan Sequential API untuk memecahkan masalah klasifikasi. Kita belajar bagaimana mendefinisikan arsitektur jaringan, mengkonfigurasi model dan melatih model. Kemudian kami mengevaluasi performa model terlatih kami dan menggunakannya untuk memprediksi data baru. Terakhir kita belajar bagaimana menyimpan dan mengembalikan model. Kami juga memahami pentingnya pustaka seperti Keras dan TensorFlow di bagian ini.
Bagian 4 (Bagian 12) – Konsep Teoritis CNN Pada bagian ini Anda akan belajar tentang convolutional dan pooling layer yang merupakan blok bangunan model CNN. Pada bagian ini, kita akan mulai dengan teori dasar lapisan konvolusional, langkah, filter, dan peta fitur. Kami juga menjelaskan bagaimana gambar skala abu-abu berbeda dari gambar berwarna. Terakhir kita membahas pooling layer yang membawa efisiensi komputasi dalam model kita.
Bagian 5 (Bagian 13-14) – Membuat model CNN dengan Python Pada bagian ini Anda akan belajar cara membuat model CNN dengan Python. Kami akan mengambil masalah yang sama untuk mengenali objek fashion dan menerapkan model CNN padanya. Kami akan membandingkan kinerja model CNN kami dengan model JST kami dan melihat bahwa akurasi meningkat sebesar 9-10% saat kami menggunakan CNN. Namun, ini bukanlah akhirnya. Kita dapat lebih meningkatkan akurasi dengan menggunakan teknik tertentu yang akan kita bahas di bagian selanjutnya.
Bagian 6 (Bagian 15-18) – Proyek Pengenalan Gambar End-to-End dengan Python Pada bagian ini kita membangun proyek pengenalan gambar lengkap pada gambar berwarna. Kami mengambil kompetisi pengenalan gambar Kaggle dan membangun model CNN untuk menyelesaikannya. Dengan model sederhana kami mencapai akurasi hampir 70% pada set pengujian. Kemudian kami mempelajari konsep seperti Augmentasi Data dan Pembelajaran Transfer yang membantu kami meningkatkan tingkat akurasi dari 70% menjadi hampir 97%
Mengapa menggunakan Python untuk Deep Learning?
Memahami Python adalah salah satu keterampilan berharga yang dibutuhkan untuk berkarir di Deep Learning.
Meskipun tidak selalu demikian, Python adalah bahasa pemrograman pilihan untuk ilmu data. Berikut sejarah singkatnya:
Pada 2016, ini mengambil alih posisi R di Kaggle, platform utama untuk kompetisi sains data.
Pada 2017, ini melampaui R pada jajak pendapat tahunan KDNuggets tentang alat yang paling banyak digunakan ilmuwan data.
Pada tahun 2018, 66% data scientist melaporkan menggunakan Python setiap hari, menjadikannya alat nomor satu untuk profesional analitik.
Pakar Deep Learning berharap tren ini terus berlanjut dengan meningkatnya perkembangan di ekosistem Python. Dan sementara perjalanan Anda untuk belajar pemrograman Python mungkin baru saja dimulai, senang mengetahui bahwa peluang kerja juga berlimpah (dan terus berkembang).
Apa perbedaan antara Data Mining, Machine Learning, dan Deep Learning?
Sederhananya, pembelajaran mesin dan penambangan data menggunakan algoritme dan teknik yang sama dengan penambangan data, kecuali jenis prediksinya bervariasi. Saat data mining menemukan pola dan pengetahuan yang sebelumnya tidak diketahui, pembelajaran mesin mereproduksi pola dan pengetahuan yang diketahui — dan selanjutnya secara otomatis menerapkan informasi tersebut ke data, pengambilan keputusan, dan tindakan.
Pembelajaran mendalam, di sisi lain, menggunakan daya komputasi tingkat lanjut dan jenis jaringan saraf khusus dan menerapkannya pada sejumlah besar data untuk mempelajari, memahami, dan mengidentifikasi pola yang rumit. Terjemahan bahasa otomatis dan diagnosis medis adalah contoh pembelajaran mendalam.
Untuk siapa kursus ini:
Orang yang mengejar karir di bidang ilmu data
Pekerja Profesional memulai perjalanan Pembelajaran Mendalam mereka
Siapapun yang ingin menguasai pengenalan gambar dari tingkat Pemula dalam waktu singkat
Metode Belajar di Cerdas Inovasi Digital
Kelas online live via Zoom bersama instruktur berpengalaman, praktik langsung dengan studi kasus nyata, dan rekaman sesi yang bisa diputar ulang. Tersedia juga paket in-house training untuk kebutuhan perusahaan di seluruh Indonesia.
Hubungi kami untuk konsultasi jadwal dan paket yang paling sesuai dengan kebutuhan Anda.
Kenapa Ambil Kursus Python Ini
Kursus Python ini dirancang untuk yang ingin belajar langsung praktik lewat sesi live bersama instruktur berpengalaman.
