Pengembangan GAN

Pengembangan GAN merupakan course yang membahas konsep dasar, arsitektur, dan implementasi Generative Adversarial Network (GAN), yaitu salah satu metode dalam deep learning yang digunakan untuk menghasilkan data baru dengan mempelajari pola dari data yang tersedia. Peserta akan mempelajari prinsip kerja GAN melalui interaksi dua jaringan saraf, yaitu Generator yang bertugas menghasilkan data sintetis dan Discriminator yang bertugas membedakan data asli dengan data hasil generasi. Pembelajaran juga mencakup pemahaman arsitektur GAN serta tahapan persiapan data dan pelatihan model.

Dalam course ini, peserta akan mempelajari beberapa pengembangan arsitektur GAN, meliputi Conditional Generative Adversarial Network (CGAN), Wasserstein Generative Adversarial Network (WGAN), dan Wasserstein Deep Convolutional Generative Adversarial Network (WDCGAN). Setiap materi dirancang untuk memberikan pemahaman mengenai karakteristik arsitektur, persiapan proses pelatihan, serta implementasi kode untuk membangun dan melatih model GAN. Peserta juga akan mempelajari proses menghasilkan gambar menggunakan model yang telah dilatih sebagai salah satu penerapan GAN dalam pengolahan data visual.

Melalui kombinasi penjelasan konseptual dan praktik implementasi, peserta diharapkan mampu memahami perbedaan berbagai jenis GAN, menyusun arsitektur model yang sesuai, serta menerapkan proses pelatihan untuk menghasilkan data sintetis. Course ini dilengkapi dengan kuis pada setiap bagian pembelajaran dan tugas akhir untuk mengukur pemahaman serta kemampuan analisis peserta terhadap materi yang telah dipelajari.

Course ini ditujukan bagi peserta yang ingin memperdalam pengetahuan dan keterampilan dalam pengembangan model generatif berbasis deep learning. Untuk mengikuti pembelajaran, peserta memerlukan komputer dan koneksi internet. Setelah menyelesaikan seluruh kuis dengan nilai sesuai ketentuan dan mengerjakan tugas akhir, peserta berkesempatan memperoleh sertifikat sebagai bukti penyelesaian course.<p style=