Kursus Python: Pengembangan Sistem Pengenalan Wajah Berbasis Deep Learning untuk Otentikasi Keamanan di Lingkungan Smart City

Berikut adalah silabus Python Pengembangan Sistem Pengenalan Wajah Berbasis Deep Learning untuk Otentikasi Keamanan di Lingkungan Smart City. Silabus ini mencakup beberapa tahapan penting mulai dari pengenalan dasar Python hingga penerapan deep learning dalam pengembangan sistem keamanan berbasis pengenalan wajah di lingkungan Smart City.

Level 1: Dasar-Dasar Python dan Pengenalan Deep Learning

• Sesi 1: Pengenalan Python untuk Machine Learning Instalasi Python, Anaconda, dan IDE (Jupyter/VS Code)

• Struktur dasar bahasa Python (variabel, tipe data, kondisi, loop)

• Manipulasi data menggunakan library NumPy dan Pandas

• Sesi 2: Pemrosesan Gambar Dasar dengan OpenCV Instalasi dan pengenalan OpenCV

• Membaca dan menampilkan gambar

• Operasi dasar pada gambar (rotasi, cropping, scaling, thresholding)

• Sesi 3: Pengenalan Konsep Deep Learning Apa itu Deep Learning?

• Pengenalan jaringan saraf tiruan (Artificial Neural Networks)

• Pengenalan framework TensorFlow dan Keras

• Sesi 4: Pengenalan CNN (Convolutional Neural Networks) Arsitektur CNN dan penggunaannya dalam pengenalan pola visual

• Layer CNN: convolution, pooling, fully connected

• Implementasi sederhana CNN menggunakan Keras

Level 2: Pengembangan Sistem Pengenalan Wajah

• Sesi 5: Pengenalan Face Detection Pengenalan algoritma deteksi wajah (Haar Cascade, HOG, MTCNN)

• Implementasi deteksi wajah menggunakan OpenCV

• Sesi 6: Pra-pemrosesan Data untuk Pengenalan Wajah Teknik augmentasi data gambar

• Normalisasi gambar dan resize

• Dataset wajah populer: LFW, CelebA

• Sesi 7: Implementasi Face Recognition menggunakan Deep Learning Algoritma untuk face recognition (FaceNet, VGGFace, dlib)

• Membangun model face recognition menggunakan FaceNet

• Latihan: Membangun sistem sederhana untuk mengenali wajah