Berikut adalah silabus dengan topik “Penerapan Algoritma Deep Learning untuk Pengenalan Wajah Berbasis Python”. Setiap sesi dirancang untuk membangun pemahaman mulai dari dasar hingga aplikasi lanjutan dalam pengenalan wajah menggunakan algoritma deep learning.
Sesi 1-5: Pengantar Deep Learning dan Pengenalan Wajah
- Sesi 1: Pengenalan Deep Learning dan Penerapannya pada Pengenalan Wajah
- Pengantar machine learning, deep learning, dan neural networks
- Aplikasi deep learning pada pengenalan wajah
- Studi kasus: Pengenalan wajah di dunia nyata
- Sesi 2: Instalasi dan Persiapan Lingkungan Pemrograman dengan Python
- Instalasi Python, Jupyter Notebook, dan pustaka penting (TensorFlow, Keras, OpenCV, Dlib)
- Persiapan lingkungan pengembangan dan pengenalan pustaka
- Sesi 3: Dasar-dasar Image Processing untuk Pengenalan Wajah
- Pengolahan citra (image preprocessing) untuk pengenalan wajah
- Teknik penting seperti grayscale conversion, histogram equalization, dan edge detection
- Sesi 4: Dataset untuk Pengenalan Wajah
- Pengenalan dataset umum untuk pengenalan wajah (LFW, VGGFace, CelebA)
- Cara mengunduh, memproses, dan mengeksplorasi dataset
- Sesi 5: Ekstraksi Fitur untuk Pengenalan Wajah
- Pengenalan metode ekstraksi fitur (HOG, SIFT, LBP)
- Implementasi ekstraksi fitur dengan Python dan OpenCV
Sesi 6-10: Neural Networks dan CNN untuk Pengenalan Wajah
- Sesi 6: Pengenalan Neural Networks (NN)
- Dasar-dasar neural networks: arsitektur, neuron, aktivasi, dan backpropagation
- Implementasi Neural Networks sederhana menggunakan Python dan Keras
- Sesi 7: Pengenalan Convolutional Neural Networks (CNN)
- Struktur CNN: convolutional layer, pooling layer, fully connected layer
- Aplikasi CNN dalam pengenalan gambar
- Sesi 8: Membangun CNN untuk Pengenalan Wajah
- Membangun CNN sederhana untuk klasifikasi wajah
- Implementasi CNN menggunakan Keras dan TensorFlow
- Sesi 9: Optimasi dan Training CNN
- Teknik optimasi model: learning rate, batch size, optimizer
- Melatih model CNN pada dataset pengenalan wajah
- Sesi 10: Evaluasi Model CNN
- Mengukur akurasi, precision, recall, dan F1-score pada model pengenalan wajah
- Menggunakan confusion matrix untuk evaluasi model
Sesi 11-15: Transfer Learning dan Fine-Tuning
- Sesi 11: Pengenalan Transfer Learning
- Konsep transfer learning dan manfaatnya dalam pengenalan wajah
- Model pra-latih seperti VGGFace, FaceNet, dan ResNet
- Sesi 12: Implementasi Transfer Learning untuk Pengenalan Wajah
- Menggunakan model pra-latih untuk pengenalan wajah dengan Python dan Keras
- Mengadaptasi model pra-latih untuk dataset yang lebih kecil
- Sesi 13: Fine-Tuning Model Pra-latih
- Melakukan fine-tuning pada model pra-latih untuk pengenalan wajah spesifik
- Teknik freezing layer dan menambah layer baru
- Sesi 14: Implementasi Fine-Tuning pada Model CNN
- Melakukan fine-tuning pada model CNN yang dilatih sebelumnya
- Peningkatan performa model melalui fine-tuning
- Sesi 15: Evaluasi Model Transfer Learning
- Evaluasi performa model transfer learning menggunakan metrik yang lebih detail
- Perbandingan antara model CNN yang dilatih dari awal dan model pra-latih
Sesi 16-20: Teknik Augmentasi Data dan Regularisasi
- Sesi 16: Augmentasi Data pada Pengenalan Wajah
- Teknik augmentasi data: flipping, rotation, scaling, dan cropping
- Implementasi augmentasi data dengan Keras
- Sesi 17: Regularisasi Model untuk Mencegah Overfitting
- Konsep overfitting dan solusi menggunakan regularisasi
- Teknik regularisasi seperti dropout, weight decay, dan batch normalization
- Sesi 18: Implementasi Dropout dan Batch Normalization
- Menambahkan dropout dan batch normalization pada model CNN
- Evaluasi pengaruh regularisasi pada performa model
- Sesi 19: Latihan Implementasi pada Dataset Baru
- Menerapkan seluruh teknik pada dataset pengenalan wajah baru
- Eksperimen dengan augmentasi dan regularisasi
- Sesi 20: Fine-Tuning Model pada Dataset Baru
- Fine-tuning model untuk dataset pengenalan wajah yang baru
- Optimasi performa model dengan hyperparameter tuning
Sesi 21-25: Deteksi Wajah dan Sistem Pengenalan Wajah
- Sesi 21: Algoritma Deteksi Wajah
- Teknik deteksi wajah menggunakan OpenCV dan Dlib
- Implementasi deteksi wajah real-time dengan Python
- Sesi 22: Membangun Sistem Pengenalan Wajah Real-Time
- Integrasi model CNN dengan algoritma deteksi wajah untuk sistem real-time
- Menghubungkan kamera untuk deteksi wajah langsung
- Sesi 23: Sistem Pengenalan Wajah Berbasis Python
- Implementasi sistem pengenalan wajah lengkap: deteksi, ekstraksi fitur, dan pengenalan
- Membangun pipeline pengenalan wajah
- Sesi 24: Optimasi Performa Sistem Pengenalan Wajah
- Teknik optimasi performa sistem untuk kecepatan dan akurasi
- Latensi sistem real-time dan solusi
- Sesi 25: Evaluasi Sistem Pengenalan Wajah
- Evaluasi keseluruhan sistem pengenalan wajah
- Studi kasus penerapan sistem dalam skenario nyata
Sesi 26-30: Implementasi Lanjutan dan Deployment
- Sesi 26: Model Deployment pada Sistem Pengenalan Wajah
- Teknik deployment model deep learning dengan Flask dan REST API
- Membuat API untuk mengakses model pengenalan wajah
- Sesi 27: Integrasi dengan Web Application
- Integrasi sistem pengenalan wajah dengan aplikasi web
- Menampilkan hasil pengenalan wajah pada platform web
- Sesi 28: Deployment Model ke Cloud
- Cara deploy model ke platform cloud seperti AWS atau Google Cloud
- Skalabilitas sistem pengenalan wajah berbasis cloud
- Sesi 29: Pengujian Skala Besar dan Load Testing
- Pengujian sistem pengenalan wajah dengan skala besar
- Load testing dan optimasi server
- Sesi 30: Penyelesaian Proyek Akhir dan Presentasi
- Finalisasi proyek pengenalan wajah
- Dokumentasi dan presentasi hasil pengembangan sistem
Silabus ini akan membantu Anda membangun pemahaman dari dasar hingga tahap deployment sistem pengenalan wajah menggunakan deep learning berbasis Python.
