Kursus/Jasa Python | “Pengembangan Sistem Pengenalan Wajah Berbasis Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) Menggunakan Python”
Jogja Multimedia
1 Januari 2025
Pemrograman, Python
64 Views
Berikut adalah silabus untuk kursus “Pengembangan Sistem Pengenalan Wajah Berbasis Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) Menggunakan Python”:
Bagian 1: Pengantar Pengenalan Wajah dan CNN (Sesi 1–10)
Sesi 1: Pengantar Pengenalan Wajah
- Apa itu pengenalan wajah?
- Aplikasi pengenalan wajah di dunia nyata
- Tantangan dalam pengenalan wajah
Sesi 2: Dasar-Dasar Python untuk Machine Learning
- Instalasi Python dan Anaconda
- Penjelasan library Python (NumPy, Pandas, Matplotlib)
- Implementasi dasar manipulasi data
Sesi 3: Pemahaman Dasar Neural Network
- Apa itu Neural Network?
- Peran lapisan input, hidden, dan output
- Aktivasi fungsi (ReLU, Sigmoid, Softmax)
Sesi 4: Pengantar Convolutional Neural Network (CNN)
- Komponen utama CNN: Convolution, Pooling, Fully Connected Layer
- Cara kerja CNN dalam pengenalan gambar
- Perbedaan CNN dengan Neural Network biasa
Sesi 5: Instalasi dan Setup Lingkungan Pengembangan
- Instalasi library (TensorFlow, Keras, OpenCV)
- Memahami struktur proyek
- Instalasi GPU untuk akselerasi (opsional)
Sesi 6: Dataset untuk Pengenalan Wajah
- Dataset populer: LFW, CelebA, atau dataset kustom
- Cara mengunduh dan memahami dataset
- Teknik augmentasi data untuk memperkaya dataset
Sesi 7: Pra-pemrosesan Data
- Deteksi wajah menggunakan OpenCV (Haar Cascade/SSD/MTCNN)
- Normalisasi gambar
- Teknik cropping dan resizing
Sesi 8: Memahami Arsitektur CNN Populer
- Arsitektur LeNet, AlexNet, dan VGG
- Studi kasus: Perbandingan hasil dengan dataset wajah
- Pemahaman layer-layer utama
Sesi 9: Implementasi CNN Sederhana
- Membuat CNN pertama untuk klasifikasi wajah
- Memahami hyperparameter: learning rate, batch size, epochs
- Evaluasi model: Akurasi, precision, recall
Sesi 10: Evaluasi dan Perbaikan Model CNN
- Analisis overfitting dan underfitting
- Teknik regulasi: Dropout, batch normalization
- Visualisasi hasil menggunakan Matplotlib
Bagian 2: Pengembangan Sistem Pengenalan Wajah (Sesi 11–20)
Sesi 11: Implementasi Pre-trained Model
- Penggunaan model pre-trained (ResNet, MobileNet, Inception)
- Transfer learning untuk pengenalan wajah
- Fine-tuning model pre-trained
Sesi 12: Ekstraksi Fitur Wajah
- Ekstraksi fitur wajah menggunakan CNN
- Membuat vektor fitur untuk setiap wajah
- Visualisasi vektor fitur dalam ruang dimensi tinggi
Sesi 13: Face Embeddings dengan Model Pre-trained
- Penggunaan FaceNet atau DeepFace
- Pemahaman konsep face embedding
- Implementasi Python untuk face embedding
Sesi 14: Penerapan Klasifikasi Wajah
- Implementasi algoritma klasifikasi (SVM/KNN)
- Evaluasi performa klasifikasi
- Memperbaiki hasil menggunakan tuning parameter
Sesi 15: Sistem Deteksi Wajah Real-Time
- Mengintegrasikan OpenCV dengan model CNN
- Deteksi wajah secara real-time melalui webcam
- Optimasi kecepatan deteksi
Sesi 16: Penggunaan Bounding Box pada Wajah
- Membuat bounding box dengan OpenCV
- Penyesuaian bounding box dengan data ground truth
- Implementasi bounding box pada dataset kustom
Sesi 17: Dataset Kustom untuk Pengujian
- Mempersiapkan dataset lokal
- Labeling data dengan alat (LabelImg atau Labelbox)
- Pra-pemrosesan dataset untuk CNN
Sesi 18: Augmentasi Data Tingkat Lanjut
- Teknik augmentasi: rotasi, flipping, cropping
- Penggunaan library augmentasi seperti Albumentations
- Evaluasi efek augmentasi pada akurasi model
Sesi 19: Pelatihan Model pada Dataset Kustom
- Menyusun pipeline pelatihan
- Melakukan pelatihan dengan dataset kustom
- Menyimpan dan memuat model terlatih
Sesi 20: Evaluasi Sistem Pengenalan Wajah
- Metrik evaluasi: ROC curve, confusion matrix
- Analisis error dengan heatmap
- Perbaikan sistem berdasarkan hasil evaluasi
Bagian 3: Integrasi dan Pengujian (Sesi 21–30)
Sesi 21: Integrasi Model ke Aplikasi
- Membuat antarmuka pengguna dengan Streamlit
- Integrasi model CNN ke aplikasi Python
- Testing aplikasi dengan data real-time
Sesi 22: Sistem Login Berbasis Pengenalan Wajah
- Konsep verifikasi wajah
- Membuat sistem login sederhana
- Menyimpan data embedding wajah pengguna
Sesi 23: Identifikasi Multiple Wajah
- Menangani beberapa wajah dalam satu frame
- Evaluasi performa sistem multi-wajah
- Penggunaan IoU untuk evaluasi deteksi
Sesi 24: Optimasi Model CNN untuk Mobile
- Konversi model menggunakan TensorFlow Lite
- Deployment model pada perangkat mobile
- Evaluasi performa model di perangkat dengan spesifikasi rendah
Sesi 25: Implementasi Sistem Keamanan Wajah
- Konsep deteksi wajah untuk akses kontrol
- Implementasi model untuk kamera keamanan
- Evaluasi sistem keamanan
Sesi 26: Sistem Pengenalan Wajah di Cloud
- Hosting model di platform cloud (AWS, Google Cloud)
- Akses API untuk pengenalan wajah
- Evaluasi latensi dan kecepatan cloud API
Sesi 27: Penanganan Pencahayaan dan Pose
- Studi kasus: Wajah dengan pencahayaan buruk
- Teknik normalisasi pencahayaan
- Evaluasi sistem pada wajah dengan pose miring
Sesi 28: Robustness Testing
- Pengujian model dengan noise dan blur
- Evaluasi terhadap serangan adversarial
- Teknik pertahanan terhadap serangan adversarial
Sesi 29: Dokumentasi Sistem
- Menulis dokumentasi teknis
- Panduan pengguna untuk aplikasi
- Membuat laporan performa sistem
Sesi 30: Review dan Finalisasi Proyek
- Review proyek secara menyeluruh
- Memperbaiki kekurangan pada sistem
- Presentasi hasil akhir proyek
Bagian 4: Proyek dan Lanjutan (Sesi 31–40)
Sesi 31–35: Proyek Akhir
- Menyusun proyek akhir berbasis pengenalan wajah
- Pengembangan aplikasi sesuai kebutuhan pengguna
- Evaluasi performa proyek secara keseluruhan
Sesi 36–40: Persiapan Publikasi dan Portofolio
- Membuat publikasi ilmiah dari proyek
- Menyusun portofolio berbasis GitHub
- Diskusi peluang pengembangan lebih lanjut