Kembali
  1. Kelas Belajar Mandiri
  2. Kelas GRATIS
  3. Deep Learning dengan TensorFlow
Cover Course Deep Learning dengan TensorFlow
Pemula Gratis +20 Poin

BISA AI Academy

Deep Learning dengan TensorFlow

Tertarik Menguasai Deep Learning dengan TensorFlow dari Dasar? Daftar Kelas Deep Learning dengan TensorFlow Hari Ini!

Kursus ini dirancang untuk membantu Anda memahami konsep Deep Learning serta mengimplementasikannya menggunakan TensorFlow, salah satu framework machine learning yang paling banyak digunakan di dunia. Materi disusun secara bertahap, mulai dari pengenalan Deep Learning, dasar-dasar TensorFlow, pembangunan model Deep Neural Networks, hingga implementasi arsitektur yang lebih kompleks seperti Convolutional Neural Networks, Long Short-Term Memory, dan Transfer Learning untuk menyelesaikan berbagai permasalahan di dunia nyata.

Beberapa hal yang dapat Anda pelajari dari kursus ini adalah:

  • Memahami konsep dasar Deep Learning serta perbedaannya dengan Machine Learning konvensional.
  • Mengenal TensorFlow beserta lingkungan pengembangannya untuk membangun model Deep Learning.
  • Membangun dan melatih model Deep Neural Networks menggunakan TensorFlow.
  • Mengembangkan model Convolutional Neural Networks untuk klasifikasi dan pengolahan citra.
  • Menerapkan Long Short-Term Memory untuk pemrosesan data sekuensial seperti teks dan time series.
  • Memanfaatkan teknik Transfer Learning untuk membangun model yang akurat dengan waktu pelatihan yang lebih efisien.
  • Melakukan proses pelatihan, evaluasi, serta optimasi model agar memiliki performa yang optimal.

Kursus ini cocok bagi mahasiswa, dosen, peneliti, data analyst, machine learning engineer, AI developer, maupun siapa saja yang ingin mempelajari Deep Learning menggunakan TensorFlow secara terstruktur. Materi disampaikan mulai dari konsep dasar hingga implementasi praktis melalui studi kasus, latihan, dan proyek yang relevan dengan kebutuhan industri sehingga peserta dapat memahami teori sekaligus menguasai penerapannya.

Setelah menyelesaikan seluruh materi, latihan, dan proyek akhir, Anda akan memperoleh sertifikat dari BISA AI Academy sebagai bukti kompetensi dalam pengembangan model Deep Learning menggunakan TensorFlow. Daftar sekarang dan mulailah perjalanan Anda menjadi praktisi Artificial Intelligence yang siap menghadapi tantangan dunia industri maupun penelitian.

Penyusun Materi BISA AI Academy

Detail Course

Tentang kelas ini

Ringkasan materi, target pembelajaran, dan aturan penilaian kelas.

Gambaran Umum

Silabus ini membahas konsep dan implementasi Deep Learning menggunakan TensorFlow, salah satu framework Artificial Intelligence yang paling populer untuk membangun model deep neural network. Materi disusun secara bertahap mulai dari dasar-dasar Deep Learning, pengenalan TensorFlow, pembangunan Deep Neural Networks, implementasi Convolutional Neural Networks untuk pengolahan citra, Long Short-Term Memory untuk data sekuensial, hingga pemanfaatan Transfer Learning untuk mengembangkan model yang lebih efisien dan akurat. Melalui kombinasi teori, demonstrasi, latihan, dan studi kasus, peserta akan memperoleh pemahaman yang kuat mengenai proses pengembangan model Deep Learning dari tahap persiapan data hingga evaluasi model. 

Target Pembelajaran

  1. Peserta memahami konsep dasar Deep Learning beserta komponen-komponen yang membentuk sebuah neural network.
  2. Peserta mampu menggunakan TensorFlow untuk membangun, melatih, mengevaluasi, dan menyimpan model Deep Learning.
  3. Peserta memahami cara mengembangkan model Deep Neural Networks untuk menyelesaikan berbagai permasalahan klasifikasi maupun regresi.
  4. Peserta mampu menerapkan Convolutional Neural Networks untuk pengolahan dan klasifikasi citra digital.
  5. Peserta memahami implementasi Long Short-Term Memory dalam pemrosesan data sekuensial seperti time series maupun Natural Language Processing.
  6. Peserta mampu memanfaatkan teknik Transfer Learning untuk mempercepat proses pengembangan model dengan memanfaatkan model yang telah dilatih sebelumnya.
  7. Peserta memahami alur kerja pengembangan proyek Deep Learning mulai dari persiapan dataset, pelatihan model, evaluasi performa, hingga implementasi model pada studi kasus sederhana.
     

Spesifikasi

  1. Komputer atau laptop dengan sistem operasi Windows, Linux, atau macOS.
  2. Python versi 3.9 atau yang lebih baru telah terpasang.
  3. TensorFlow beserta pustaka pendukung seperti NumPy, Pandas, Matplotlib, dan Scikit-learn telah terinstal.
  4. Jupyter Notebook, Google Colab, atau Visual Studio Code sebagai lingkungan pengembangan.