Home / Pemrograman / Jasa Pembuatan Aplikasi | Kursus Python | CNN Computer Vision Menggunakan Keras Dan TensorFlow Di Python
Biaya Kursus Komputer Jogja Multimedia
Kursus Python

Jasa Pembuatan Aplikasi | Kursus Python | CNN Computer Vision Menggunakan Keras Dan TensorFlow Di Python

Python untuk Penglihatan Komputer & Pengenalan Gambar – Deep Learning Convolutional Neural Network (CNN) – Keras & TensorFlow

Apa yang akan Anda pelajari
  • Dapatkan pemahaman yang kuat tentang Convolutional Neural Networks (CNN) dan Deep Learning
  • Membangun proyek pengenalan Gambar ujung ke ujung dengan Python
  • Pelajari penggunaan perpustakaan Keras dan Tensorflow
  • Gunakan Jaringan Saraf Tiruan (JST) untuk membuat prediksi
  • Gunakan Pandas DataFrames untuk memanipulasi data dan membuat perhitungan statistik.

Persyaratan

  • Siswa perlu menginstal perangkat lunak Python dan Anaconda, tetapi kami memiliki materi terpisah untuk membantu Anda menginstal yang sama. 

Deskripsi

Anda sedang mencari kursus lengkap Jaringan Nevoltural Convolutional (CNN) yang mengajarkan Anda semua yang Anda butuhkan untuk membuat model Pengenalan Gambar dengan Python, kan?

Anda telah menemukan kursus Neural Networks Convolutional yang tepat !

Setelah menyelesaikan kursus ini, Anda akan dapat :

  • Identifikasi masalah Pengenalan Gambar yang dapat diselesaikan dengan menggunakan Model CNN.
  • Buat model CNN dengan Python menggunakan pustaka Keras dan Tensorflow dan analisis hasilnya.
  • Percaya diri berlatih, mendiskusikan dan memahami konsep Deep Learning
  • Memiliki pemahaman yang jelas tentang model Pengenalan Gambar Lanjutan seperti LeNet, GoogleNet, VGG16 dll.

Bagaimana kursus ini akan membantu Anda?

Jika Anda seorang Analis atau ilmuwan ML, atau seorang siswa yang ingin belajar dan menerapkan pembelajaran mendalam dalam masalah pengenalan gambar dunia nyata, kursus ini akan memberi Anda dasar yang kuat untuk itu dengan mengajarkan Anda beberapa konsep yang paling maju dari Pembelajaran Jauh dan implementasinya dalam Python tanpa terlalu Matematika.

Mengapa Anda memilih kursus ini?

Kursus ini mencakup semua langkah yang harus dilakukan untuk membuat model pengenalan gambar menggunakan Convolutional Neural Networks.

Sebagian besar kursus hanya fokus pada pengajaran cara menjalankan analisis tetapi kami percaya bahwa memiliki pemahaman teoretis yang kuat tentang konsep-konsep memungkinkan kami untuk membuat model yang baik. Dan setelah menjalankan analisis, orang harus dapat menilai seberapa baik model itu dan menafsirkan hasilnya untuk benar-benar dapat membantu bisnis.

Apa yang dibahas dalam kursus ini?

Kursus ini mengajarkan Anda semua langkah untuk menciptakan model berbasis jaringan Neural yaitu model Deep Learning, untuk memecahkan masalah bisnis.

Di bawah ini adalah isi kursus dari kursus ini di JST:

  • Bagian 1 (Bagian 2) – Dasar-dasar Python

    Bagian ini membantu Anda memulai dengan Python.

    Bagian ini akan membantu Anda mengatur lingkungan python dan Jupyter pada sistem Anda dan itu akan mengajarkan Anda bagaimana melakukan beberapa operasi dasar di Python. Kami akan memahami pentingnya berbagai perpustakaan seperti Numpy, Pandas & Seaborn.

  • Bagian 2 (Bagian 3-6) – JST Konsep Teoritis

    Bagian ini akan memberi Anda pemahaman yang kuat tentang konsep-konsep yang terlibat dalam Neural Networks.

    Di bagian ini Anda akan belajar tentang sel tunggal atau Perceptrons dan bagaimana Perceptrons ditumpuk untuk membuat arsitektur jaringan. Setelah arsitektur ditetapkan, kami memahami algoritme keturunan Gradient untuk menemukan titik minimum suatu fungsi dan mempelajari bagaimana ini digunakan untuk mengoptimalkan model jaringan kami.

  • Bagian 3 (Bagian 7-11) – Membuat model JST dengan Python

    Pada bagian ini Anda akan belajar cara membuat model JST dengan Python.

    Kami akan memulai bagian ini dengan membuat model JST menggunakan Sequential API untuk menyelesaikan masalah klasifikasi. Kami belajar cara mendefinisikan arsitektur jaringan, mengkonfigurasi model dan melatih model. Kemudian kami mengevaluasi kinerja model terlatih kami dan menggunakannya untuk memprediksi data baru. Terakhir kita belajar bagaimana cara menyimpan dan mengembalikan model.

    Kami juga memahami pentingnya perpustakaan seperti Keras dan TensorFlow di bagian ini.

  • Bagian 4 (Bagian 12) – Konsep Teoritis CNN

    Pada bagian ini Anda akan belajar tentang lapisan convolutional dan pooling yang merupakan blok bangunan model CNN.

    Pada bagian ini, kita akan mulai dengan teori dasar lapisan konvolusional, langkahnya, filter dan peta fitur. Kami juga menjelaskan bagaimana gambar skala abu-abu berbeda dari gambar berwarna. Terakhir kami membahas pooling layer yang membawa efisiensi komputasi dalam model kami.

  • Bagian 5 (Bagian 13-14) – Membuat model CNN dengan Python
    Di bagian ini Anda akan belajar cara membuat model CNN dengan Python.

    Kami akan mengambil masalah yang sama dalam mengenali benda-benda mode dan menerapkan model CNN untuk itu. Kami akan membandingkan kinerja model CNN kami dengan model ANN kami dan perhatikan bahwa keakuratannya meningkat sebesar 9-10% ketika kami menggunakan CNN. Namun, ini bukan akhir dari semuanya. Kami selanjutnya dapat meningkatkan akurasi dengan menggunakan teknik tertentu yang kami eksplorasi di bagian selanjutnya.

  • Bagian 6 (Bagian 15-18) – Proyek Pengenalan Gambar End-to-End dalam Python
    Di bagian ini kami membangun proyek pengenalan gambar lengkap pada gambar berwarna.

    Kami mengikuti kompetisi pengenalan gambar Kaggle dan membangun model CNN untuk menyelesaikannya. Dengan model sederhana kami mencapai akurasi hampir 70% pada set tes. Kemudian kami mempelajari konsep-konsep seperti Augmentasi Data dan Transfer Pembelajaran yang membantu kami meningkatkan tingkat akurasi dari 70% menjadi hampir 97% (sebagus para pemenang kompetisi itu).

Pada akhir kursus ini, kepercayaan diri Anda dalam membuat model Neural Network Convolutional dengan Python akan melambung. Anda akan memiliki pemahaman menyeluruh tentang cara menggunakan CNN untuk membuat model prediksi dan menyelesaikan masalah pengenalan gambar.

Apa perbedaan antara Data Mining, Machine Learning, dan Deep Learning?

Sederhananya, pembelajaran mesin dan penambangan data menggunakan algoritma dan teknik yang sama seperti penambangan data, kecuali jenis prediksi bervariasi. Sementara penambangan data menemukan pola dan pengetahuan yang sebelumnya tidak diketahui, pembelajaran mesin mereproduksi pola dan pengetahuan yang diketahui — dan selanjutnya secara otomatis menerapkan informasi tersebut ke data, pengambilan keputusan, dan tindakan.

Pembelajaran mendalam, di sisi lain, menggunakan kekuatan komputasi canggih dan tipe khusus dari jaringan saraf dan menerapkannya pada sejumlah besar data untuk belajar, memahami, dan mengidentifikasi pola yang rumit. Terjemahan bahasa otomatis dan diagnosa medis adalah contoh pembelajaran yang mendalam.

Untuk siapa kursus ini:

  • Orang mengejar karir di bidang ilmu data
  • Profesional yang Bekerja memulai perjalanan Pembelajaran Mendalam mereka
  • Siapa pun yang ingin menguasai pengenalan gambar dari tingkat Pemula dalam rentang waktu singkat

KURSUS KOMPUTER ONLINE DIMANAPUN ANDA BERADA

About Jogja Multimedia

Check Also

Hasil Karya Siswa | Kursus Matlab | Membuat Analisis Menggunakan Metode MOPSO (Multi Objective Particle Swarm Optimization)

Hasil Karya Siswa | Kursus Matlab | Membuat Analisis Menggunakan Metode MOPSO (Multi Objective Particle …

Hasil Karya Siswa | Kursus Python | Membuat Aplikasi Analisis Sentimen Berita Saham Menggunakan Algoritma Naive Bayes

Hasil Karya Siswa | Kursus Python | Membuat Aplikasi Analisis Sentimen Berita Saham Menggunakan Algoritma …

Tinggalkan Balasan

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

WhatsApp chat