Pelajari dasar-dasar Pembelajaran Mendalam jaringan saraf dengan Python baik secara teori maupun praktik!
Yang akan Anda pelajari
-
Pelajari langkah demi langkah semua perhitungan matematis yang melibatkan jaringan saraf tiruan
-
Implementasikan jaringan saraf dengan Python dan Numpy dari awal
-
Memahami konsep-konsep seperti perceptron, fungsi aktivasi, propagasi mundur, penurunan gradien, kecepatan pembelajaran, dan lain-lain
-
Bangun jaringan saraf yang diterapkan pada tugas klasifikasi dan regresi
-
Menerapkan jaringan saraf menggunakan perpustakaan, seperti: Pybrain, sklearn, TensorFlow, dan PyTorch
Deskripsi
Jaringan saraf tiruan dianggap sebagai teknik Pembelajaran Mesin yang paling efisien saat ini, dan perusahaan seperti Google, IBM, dan Microsoft menerapkannya dalam berbagai cara. Anda mungkin pernah mendengar tentang mobil self-driving atau aplikasi yang membuat lagu, puisi, gambar, dan bahkan seluruh naskah film baru! Hal yang menarik tentang ini adalah sebagian besar dibangun menggunakan jaringan saraf. Jaringan saraf telah digunakan selama beberapa waktu, namun dengan munculnya Pembelajaran Mendalam, jaringan tersebut menjadi lebih kuat dari sebelumnya dan kini dipandang sebagai teknologi paling canggih untuk analisis data.
Salah satu masalah terbesar yang pernah saya lihat pada siswa yang mulai belajar tentang jaringan saraf adalah kurangnya konten yang mudah dimengerti. Hal ini disebabkan oleh fakta bahwa sebagian besar materi yang tersedia sangat teknis dan banyak menerapkan rumus matematika, sehingga membuat proses pembelajaran menjadi sangat sulit bagi siapa pun yang ingin mengambil langkah pertama di bidang ini. Dengan mengingat hal ini, tujuan utama kursus ini adalah untuk menyajikan konsep teoretis dan matematika jaringan saraf dengan cara yang sederhana namun menyeluruh, sehingga meskipun Anda tidak tahu apa-apa tentang jaringan saraf, Anda akan memahami semua prosesnya. Kami akan membahas konsep-konsep seperti perceptron, fungsi aktivasi, jaringan multilayer, penurunan gradien dan algoritma propagasi mundur, yang membentuk fondasi yang melaluinya Anda akan memahami sepenuhnya bagaimana jaringan saraf dibuat. Kami juga akan membahas implementasi langkah demi langkah menggunakan Python, yang merupakan salah satu bahasa pemrograman paling populer di bidang Ilmu Data. Penting untuk diperhatikan bahwa implementasi langkah demi langkah akan dilakukan tanpa menggunakan pustaka Python khusus Machine Learning, karena ide di balik kursus ini adalah agar Anda memahami cara melakukan semua perhitungan yang diperlukan untuk membangun jaringan saraf dari menggores.
