Belajar Deep Learning

Mempelajari neural network melalui eksperimen yang bisa dibandingkan dan direproduksi.

Bekal Sebelum Mulai

Python, aljabar linear dasar, dan pemahaman evaluasi machine learning.

Gunakan urutan ini untuk memahami jalur belajar. Silabus, jadwal, dan fasilitas kelas mengikuti kursus yang dipilih di katalog.

Kenali bentuk tensor, batch, dan operasi yang membentuk jaringan.

Pelajari forward pass, loss, gradient, dan pembaruan parameter.

Bandingkan kurva train dan validation untuk mengenali overfitting.

Kenali dense network, CNN, dan konsep attention sesuai jenis data.

Gunakan model pralatih dan bandingkan dengan baseline.

Catat kualitas, waktu inferensi, kebutuhan komputasi, dan kegagalan model.

Klasifikasi gambar dengan transfer learning, data uji terpisah, dan analisis kelas yang sering tertukar.

Contoh ini merupakan ide latihan, bukan klaim hasil peserta.

Periksa katalog atau hubungi tim untuk memilih kelas, melihat silabus, dan memastikan pengajar serta jadwalnya.