Berikut adalah silabus Python Pengembangan Sistem Pengenalan Wajah Berbasis Deep Learning untuk Otentikasi Keamanan di Lingkungan Smart City. Silabus ini mencakup beberapa tahapan penting mulai dari pengenalan dasar Python hingga penerapan deep learning dalam pengembangan sistem keamanan berbasis pengenalan wajah di lingkungan Smart City.
Level 1: Dasar-Dasar Python dan Pengenalan Deep Learning
- Sesi 1: Pengenalan Python untuk Machine Learning
- Instalasi Python, Anaconda, dan IDE (Jupyter/VS Code)
- Struktur dasar bahasa Python (variabel, tipe data, kondisi, loop)
- Manipulasi data menggunakan library NumPy dan Pandas
- Sesi 2: Pemrosesan Gambar Dasar dengan OpenCV
- Instalasi dan pengenalan OpenCV
- Membaca dan menampilkan gambar
- Operasi dasar pada gambar (rotasi, cropping, scaling, thresholding)
- Sesi 3: Pengenalan Konsep Deep Learning
- Apa itu Deep Learning?
- Pengenalan jaringan saraf tiruan (Artificial Neural Networks)
- Pengenalan framework TensorFlow dan Keras
- Sesi 4: Pengenalan CNN (Convolutional Neural Networks)
- Arsitektur CNN dan penggunaannya dalam pengenalan pola visual
- Layer CNN: convolution, pooling, fully connected
- Implementasi sederhana CNN menggunakan Keras
Level 2: Pengembangan Sistem Pengenalan Wajah
- Sesi 5: Pengenalan Face Detection
- Pengenalan algoritma deteksi wajah (Haar Cascade, HOG, MTCNN)
- Implementasi deteksi wajah menggunakan OpenCV
- Sesi 6: Pra-pemrosesan Data untuk Pengenalan Wajah
- Teknik augmentasi data gambar
- Normalisasi gambar dan resize
- Dataset wajah populer: LFW, CelebA
- Sesi 7: Implementasi Face Recognition menggunakan Deep Learning
- Algoritma untuk face recognition (FaceNet, VGGFace, dlib)
- Membangun model face recognition menggunakan FaceNet
- Latihan: Membangun sistem sederhana untuk mengenali wajah
Level 3: Pengembangan Sistem Otentikasi Keamanan
- Sesi 8: Mengintegrasikan Sistem Pengenalan Wajah ke dalam Aplikasi Python
- Penggunaan API Flask untuk membuat aplikasi berbasis web
- Implementasi endpoint untuk mengunggah dan mengenali wajah
- Penyimpanan dan manajemen data wajah dalam database
- Sesi 9: Penggunaan Real-time Video Feed untuk Deteksi dan Pengenalan Wajah
- Menerapkan deteksi wajah secara real-time dengan kamera
- Pengenalan wajah dari video streaming
- Penerapan optimasi untuk pengolahan real-time
Level 4: Smart City dan Integrasi Sistem Keamanan
- Sesi 10: Konsep Smart City dan Penerapan IoT
- Pengenalan konsep Smart City dan kebutuhan keamanan
- Integrasi sensor dan perangkat IoT untuk aplikasi pengenalan wajah
- Sesi 11: Sistem Otentikasi Wajah untuk Keamanan
- Desain dan implementasi sistem otentikasi wajah untuk pintu otomatis
- Sistem peringatan berbasis pengenalan wajah untuk deteksi intruder
- Sesi 12: Mengelola dan Memperluas Data Wajah di Lingkungan Smart City
- Penyimpanan data wajah dalam skala besar
- Manajemen model untuk skenario multiple faces dan identifikasi massal
Level 5: Evaluasi dan Deployment
- Sesi 13: Evaluasi Sistem Pengenalan Wajah
- Evaluasi akurasi model menggunakan metrik seperti Precision, Recall, F1-Score
- Menghadapi tantangan dalam pengenalan wajah: variasi cahaya, pose, occlusion
- Sesi 14: Penerapan Model di Cloud atau Edge Devices
- Menerapkan model pengenalan wajah pada platform cloud (AWS, GCP)
- Edge computing untuk pengenalan wajah di perangkat IoT
- Sesi 15: Studi Kasus dan Penyempurnaan Proyek Akhir
- Studi kasus sistem keamanan di Smart City (bandara, stasiun, perumahan)
- Review dan perbaikan akhir proyek
Level 6: Proyek Akhir
- Sesi 16: Pembangunan dan Penyajian Proyek Akhir
- Pengembangan aplikasi keamanan dengan pengenalan wajah
- Dokumentasi dan presentasi proyek akhir
Dengan silabus ini, peserta akan mendapatkan pemahaman menyeluruh tentang bagaimana menggunakan Python dan deep learning untuk membangun sistem pengenalan wajah yang dapat diterapkan dalam keamanan berbasis Smart City.
