Beranda / Jalur Belajar / Computer Vision
Belajar Computer Vision
Mengolah gambar serta mengevaluasi pengenalan visual pada data baru.
Bekal Sebelum Mulai
Python dan konsep dasar machine learning.
Cakupan Materi
Gunakan urutan ini untuk memahami jalur belajar. Silabus, jadwal, dan fasilitas kelas mengikuti kursus yang dipilih di katalog.
1. Dataset gambar
Periksa lisensi, label, resolusi, dan representasi kondisi pengambilan.
2. Pemrosesan gambar
Pelajari resize, normalisasi, kanal warna, dan augmentasi.
3. Klasifikasi
Bandingkan baseline dengan model pralatih.
4. Deteksi objek
Kenali bounding box, anotasi, confidence, dan evaluasi deteksi.
5. Analisis kesalahan
Kelompokkan kegagalan berdasarkan cahaya, ukuran objek, dan latar.
6. Integrasi
Rancang alur inferensi dan pengujian pada perangkat tujuan.
Contoh Proyek Latihan
Deteksi jenis sampah pada gambar dengan pemisahan berdasarkan sesi pengambilan agar gambar serupa tidak bocor ke data uji.
Contoh ini merupakan ide latihan, bukan klaim hasil peserta.
Program dan Pengajar
Periksa katalog atau hubungi tim untuk memilih kelas, melihat silabus, dan memastikan pengajar serta jadwalnya.
Panduan Pendukung
Kontak: aicendekia5@gmail.com · 0817 7603 7711