Biaya Kursus Komputer Jogja Multimedia
Kursus Jasa C++
Kursus Jasa C++

Kursus/Jasa C++ | “Pengembangan Sistem Artificial Intelligence untuk Kendaraan Otonom Menggunakan Algoritma Reinforcement Learning di C++”

Berikut Silabus 40 Sesi: “Pengembangan Sistem Artificial Intelligence untuk Kendaraan Otonom Menggunakan Algoritma Reinforcement Learning di C++”

Tujuan Pembelajaran:

Peserta akan memahami konsep, implementasi, dan pengembangan sistem Artificial Intelligence (AI) untuk kendaraan otonom menggunakan algoritma Reinforcement Learning (RL) berbasis bahasa pemrograman C++. Peserta akan menyelesaikan proyek akhir berupa simulasi sistem kendaraan otonom dengan RL di C++.


Tahap 1: Pengantar (5 Sesi)

  1. Sesi 1:
    • Topik: Pengenalan Artificial Intelligence (AI) dan Kendaraan Otonom
    • Isi: Konsep dasar AI, aplikasi AI pada kendaraan otonom, dan tantangan.
    • Output: Pemahaman umum tentang hubungan AI dan kendaraan otonom.
  2. Sesi 2:
    • Topik: Dasar-Dasar Reinforcement Learning
    • Isi: Konsep agent, environment, states, actions, rewards, dan Markov Decision Process (MDP).
    • Output: Diagram alur RL untuk kendaraan otonom.
  3. Sesi 3:
    • Topik: Pengantar Bahasa Pemrograman C++ untuk AI
    • Isi: Syntax dasar C++, manipulasi data, dan struktur kontrol.
    • Output: Program sederhana terkait pengambilan keputusan.
  4. Sesi 4:
    • Topik: Framework dan Library RL untuk C++
    • Isi: Instalasi dan konfigurasi library RL, seperti TensorFlow C++ API dan PyTorch C++.
    • Output: Lingkungan pemrograman siap pakai untuk RL.
  5. Sesi 5:
    • Topik: Pengenalan Simulator Kendaraan Otonom
    • Isi: Instalasi simulasi berbasis OpenAI Gym dan integrasi dengan C++.
    • Output: Simulator dasar untuk kendaraan otonom.

Tahap 2: Dasar-Dasar Algoritma RL (10 Sesi)

  1. Sesi 6:
    • Topik: Algoritma Monte Carlo
    • Isi: Implementasi Monte Carlo dalam simulasi RL.
    • Output: Kode untuk simulasi Monte Carlo di C++.
  2. Sesi 7:
    • Topik: Dynamic Programming dalam RL
    • Isi: Implementasi iterasi nilai dan iterasi kebijakan.
    • Output: Kebijakan optimal berbasis dynamic programming.
  3. Sesi 8:
    • Topik: Algoritma Q-Learning
    • Isi: Konsep Q-table dan implementasinya.
    • Output: Sistem RL dengan Q-Learning sederhana.
  4. Sesi 9:
    • Topik: Algoritma Deep Q-Learning
    • Isi: Menggunakan jaringan saraf untuk Q-Learning.
    • Output: Implementasi Deep Q-Learning di C++.
  5. Sesi 10:
    • Topik: Strategi Eksplorasi-Exploitation
    • Isi: Balancing eksplorasi dan eksploitasi menggunakan epsilon-greedy.
    • Output: Parameter epsilon-greedy di RL.
  6. Sesi 11:
    • Topik: Algoritma Actor-Critic
    • Isi: Kombinasi pendekatan policy-based dan value-based.
    • Output: Sistem RL dengan Actor-Critic.
  7. Sesi 12:
    • Topik: Implementasi Proximal Policy Optimization (PPO)
    • Isi: Pendekatan PPO dalam optimalisasi RL.
    • Output: Model PPO untuk kendaraan otonom.
  8. Sesi 13:
    • Topik: Multi-Agent RL
    • Isi: Integrasi RL untuk koordinasi banyak agen.
    • Output: Simulator multi-agent untuk kendaraan.
  9. Sesi 14:
    • Topik: Reward Engineering
    • Isi: Mendesain sistem reward untuk kendaraan otonom.
    • Output: Fungsi reward yang efisien.
  10. Sesi 15:
    • Topik: Hyperparameter Tuning dalam RL
    • Isi: Optimasi parameter RL.
    • Output: Hyperparameter yang optimal untuk RL.

Tahap 3: Kendaraan Otonom dengan RL (15 Sesi)

  1. Sesi 16:
    • Topik: Perancangan Lingkungan Simulasi Kendaraan Otonom
    • Isi: Penentuan peta, rute, dan kondisi.
    • Output: Lingkungan simulasi siap pakai.
  2. Sesi 17:
    • Topik: Sensor dan Data Kendaraan
    • Isi: Pemrosesan data dari sensor virtual (kamera, lidar, radar).
    • Output: Modul sensor berbasis C++.
  3. Sesi 18:
    • Topik: Implementasi RL pada Kendaraan Sederhana
    • Isi: Pengendalian akselerasi dan pengereman.
    • Output: Kendaraan virtual dapat bergerak.
  4. Sesi 19:
    • Topik: Navigasi Jalur Optimal
    • Isi: Algoritma RL untuk mengikuti rute.
    • Output: Navigasi rute tanpa hambatan.
  5. Sesi 20:
    • Topik: Deteksi Hambatan
    • Isi: Integrasi sistem deteksi hambatan.
    • Output: Kendaraan menghindari hambatan.
  6. Sesi 21:
    • Topik: Pengendalian Kecepatan Adaptif
    • Isi: RL untuk adaptasi kecepatan terhadap lalu lintas.
    • Output: Kendaraan dapat menyesuaikan kecepatan.
  7. Sesi 22:
    • Topik: Simulasi di Lingkungan Dinamis
    • Isi: Penyesuaian RL untuk lingkungan berubah.
    • Output: Kendaraan dapat merespons perubahan.
  8. Sesi 23:
    • Topik: Pengendalian di Persimpangan
    • Isi: Kendaraan RL pada persimpangan jalan.
    • Output: Kendaraan dapat mengelola persimpangan.
  9. Sesi 24:
    • Topik: Implementasi Sistem Parkir Otonom
    • Isi: Algoritma RL untuk parkir otomatis.
    • Output: Kendaraan dapat parkir otomatis.
  10. Sesi 25:
    • Topik: Uji Coba Sistem secara End-to-End
    • Isi: Simulasi lengkap kendaraan otonom.
    • Output: Sistem kendaraan otonom dasar.

Tahap 4: Optimasi dan Proyek Akhir (10 Sesi)

  1. Sesi 26:
    • Topik: Debugging dan Optimasi Kode
    • Isi: Peningkatan performa RL dan optimasi C++.
    • Output: Kode yang efisien.
  2. Sesi 27:
    • Topik: Analisis Performa Kendaraan
    • Isi: Evaluasi RL berdasarkan metrik (kecepatan, akurasi, efisiensi).
    • Output: Laporan analisis performa.
  3. Sesi 28:
    • Topik: Integrasi Teknologi IoT untuk Data Kendaraan
    • Isi: Pengiriman data ke cloud menggunakan C++.
    • Output: Integrasi IoT dengan RL.
  4. Sesi 29:
    • Topik: Keamanan dan Privasi Data
    • Isi: Penambahan algoritma enkripsi untuk komunikasi kendaraan.
    • Output: Sistem komunikasi yang aman.
  5. Sesi 30:
    • Topik: Sistem Fail-Safe Kendaraan
    • Isi: RL untuk kondisi darurat.
    • Output: Sistem darurat yang efektif.
  6. Sesi 31-36:
    • Topik: Pengembangan Proyek Akhir
    • Isi: Implementasi dan pengujian sistem end-to-end.
    • Output: Kendaraan otonom dengan RL siap digunakan.
  7. Sesi 37-40:
    • Topik: Presentasi dan Evaluasi Proyek Akhir
    • Isi: Dokumentasi, presentasi, dan feedback dari sistem.
    • Output: Sistem kendaraan otonom berbasis RL dalam C++ yang komprehensif.
KURSUS KOMPUTER ONLINE DIMANAPUN ANDA BERADA

About Jogja Multimedia

Check Also

Kursus Pelatihan Training Pemrograman Web

Kursus/Pelatihan Pemrograman Web | Training Pemrograman Web Master Class Selama 3 Hari

Silabus Master Class Pemrograman Web (3 Hari, 9:00 – 16:00) ⏳ Durasi: 3 Hari Jam: …

Kursus Pelatihan Training Android Studio

Kursus/Pelatihan Android Studio | Training Android Studio Class Selama 3 Hari

Berikut adalah silabus Android Studio Master Class selama 3 hari (09:00 – 16:00) dengan waktu …

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *