Training Deep Learning | Masterclass Deep Learning dengan TensorFlow 2 Lebih dari 20 Proyek

Deep Learning adalah salah satu bidang paling populer dalam ilmu komputer saat ini. Ini memiliki aplikasi di banyak domain dan sangat bervariasi. Dengan penerbitan model pembelajaran mendalam yang jauh lebih efisien di awal tahun 2010-an, kami telah melihat peningkatan besar dalam bidang tercanggih di domain seperti Computer Vision, Natural Language Processing, Image Generation, dan Signal Processing.

Permintaan akan insinyur Deep Learning meroket dan para ahli di bidang ini dibayar tinggi , karena nilainya. Namun, memulai di bidang ini tidaklah mudah. Ada begitu banyak informasi di luar sana, banyak yang sudah usang dan sering kali tidak mempertimbangkan pemula 🙁

Dalam kursus ini, kami akan membawa Anda dalam perjalanan luar biasa di mana Anda akan menguasai berbagai konsep dengan pendekatan langkah demi langkah dan berbasis proyek. Anda akan menggunakan Tensorflow 2 (perpustakaan paling populer di dunia untuk pembelajaran mendalam, dan dibuat oleh Google) dan Huggingface. Kita akan mulai dengan memahami cara membuat model yang sangat sederhana (seperti model regresi Linier untuk prediksi harga mobil , pengklasifikasi teks untuk ulasan film, pengklasifikasi biner untuk prediksi malaria ) menggunakan transformator Tensorflow dan Huggingface, hingga model yang lebih canggih (seperti model deteksi objek dengan YOLO , model pembuat lirik dengan GPT2 dan pembuatan gambar dengan GAN)

Setelah melalui kursus ini dan melaksanakan berbagai proyek, Anda akan mengembangkan rangkaian keterampilan yang diperlukan untuk mengembangkan solusi pembelajaran mendalam modern yang dihadapi oleh perusahaan teknologi besar.

Anda akan belajar:

• Dasar-dasar Tensorflow (Tensor, Pembuatan model, pelatihan, dan evaluasi)
• Algoritme Deep Learning seperti jaringan saraf Convolutional dan Vision Transformers
• Evaluasi Model Klasifikasi ( Precision, Recall, Accuracy, F1-score, Confusion Matrix, ROC Curve )
• Mengurangi overfitting dengan augmentasi Data
• Konsep Tensorflow tingkat lanjut seperti Kerugian dan Metrik Kustom, Mode Bersemangat dan Grafik serta Loop Pelatihan Kustom, Tensorboard
• Operasi Pembelajaran Mesin (MLOps ) dengan Bobot dan Bias (Pelacakan Eksperimen, Penyetelan Hyperparameter, Versi Dataset, Versi Model)
• Klasifikasi Biner dengan deteksi Malaria
• Klasifikasi Multi-kelas dengan Deteksi Emosi Manusia
• Transfer pembelajaran dengan Convnets modern ( Vggnet, Resnet, Mobilenet, Efficientnet ) dan Vision Transformers (VITs)
• Deteksi Objek dengan YOLO  (Anda Hanya Melihat Sekali)
• Segmentasi Gambar dengan UNet
• Orang Menghitung dengan Csrnet
• Penerapan Model ( Distilasi, format Onnx, Kuantisasi, Fastapi, Heroku Cloud )
• Pembuatan digit dengan Variational Autoencoder
• Generasi wajah dengan Generative Adversarial Neural Networks
• Pemrosesan Teks untuk Pemrosesan Bahasa Alami.
• Algoritme Deep Learning seperti Recurrent Neural Networks, Attention Models, Transformers, dan Convolutional neural network.
• Analisis sentimen dengan RNNs, Transformers, dan Huggingface Transformers (Deberta)
• Mentransfer pembelajaran dengan Word2vec dan Transformers modern ( GPT, Bert, ULmfit, Deberta, T5… )
• Terjemahan mesin dengan RNN, perhatian, transformer, dan Huggingface Transformers (T5)
• Penerapan Model ( format Onnx, Kuantisasi, Fastapi, Heroku Cloud )
• Klasifikasi Maksud dengan Deberta di transformer Huggingface
• Named Entity Relation dengan Roberta di Huggingface transformers
• Terjemahan Mesin Neural dengan T5 di transformer Huggingface
• Menjawab Pertanyaan Ekstraktif dengan Longformer di transformer Huggingface
• Mesin pencari e-niaga dengan transformator Kalimat
• Pembuat Lirik dengan GPT2 di transformer Huggingface
• Koreksi Kesalahan Tata Bahasa dengan T5 di Transformator Huggingface
• Bot Elon Musk dengan BlenderBot di transformer Huggingface
• Pengenalan ucapan dengan RNN

Jika Anda bersedia melangkah lebih jauh dalam karier Anda, kursus ini diperuntukkan bagi Anda dan kami sangat bersemangat untuk membantu mencapai tujuan Anda!