Kursus/Jasa JavaScript | Pengembangan Aplikasi Pendeteksi Objek Berbasis JavaScript Menggunakan TensorFlow.js untuk Penerapan di Browser

Berikut adalah silabus untuk “Pengembangan Aplikasi Pendeteksi Objek Berbasis JavaScript Menggunakan TensorFlow.js untuk Penerapan di Browser”:

Tahap 1: Pengenalan dan Dasar-dasar (Sesi 1-10)

1. Sesi 1: Pengantar TensorFlow.js dan Aplikasi Pendeteksi Objek
2. Sesi 2: Pengenalan Dasar JavaScript untuk Machine Learning
3. Sesi 3: Konsep Dasar Machine Learning dan Computer Vision
4. Sesi 4: Memahami Tensor, Data dan Operasi di TensorFlow.js
5. Sesi 5: Instalasi dan Konfigurasi Lingkungan Pengembangan TensorFlow.js
6. Sesi 6: Memahami Struktur dan Alur Kerja TensorFlow.js
7. Sesi 7: Mengenal Model Pre-trained untuk Deteksi Objek
8. Sesi 8: Implementasi Model Pre-trained di Browser
9. Sesi 9: Pemahaman dan Penyiapan Data untuk Model Custom
10. Sesi 10: Evaluasi dan Uji Model Pre-trained pada Berbagai Gambar

Tahap 2: Pemahaman dan Implementasi Model (Sesi 11-20)

11. Sesi 11: Konsep Backbone Network untuk Deteksi Objek
12. Sesi 12: Memahami Convolutional Neural Networks (CNN) dalam Deteksi Objek
13. Sesi 13: Pengenalan Single Shot MultiBox Detector (SSD) dengan JavaScript
14. Sesi 14: Pemahaman dan Implementasi Model SSD di TensorFlow.js
15. Sesi 15: Pendekatan YOLO (You Only Look Once) untuk Deteksi Objek
16. Sesi 16: Implementasi Model YOLO Sederhana Menggunakan JavaScript
17. Sesi 17: Data Augmentation untuk Peningkatan Akurasi
18. Sesi 18: Pengenalan Teknik Transfer Learning
19. Sesi 19: Implementasi Transfer Learning dengan TensorFlow.js
20. Sesi 20: Menggunakan Kamera untuk Input Langsung dalam Aplikasi Web

Tahap 3: Pengembangan Aplikasi dan Penyesuaian Model (Sesi 21-30)

21. Sesi 21: Integrasi TensorFlow.js dengan Framework Front-end (React/Angular)
22. Sesi 22: Merancang Antarmuka Pengguna untuk Aplikasi Deteksi Objek
23. Sesi 23: Penerapan Fitur untuk Hasil Deteksi dan Visualisasi
24. Sesi 24: Membangun Sistem Notifikasi pada Deteksi Objek
25. Sesi 25: Implementasi Sistem Penyimpanan Data Hasil Deteksi
26. Sesi 26: Optimalisasi Kinerja Aplikasi di Browser
27. Sesi 27: Memperkenalkan Web Workers untuk Peningkatan Performa
28. Sesi 28: Fine-tuning Model untuk Aplikasi Khusus
29. Sesi 29: Evaluasi Model untuk Meningkatkan Akurasi dan Efisiensi
30. Sesi 30: Uji Coba dan Debugging Aplikasi di Berbagai Perangkat

Tahap 4: Peluncuran dan Pengoptimalan Lanjutan (Sesi 31-40)

31. Sesi 31: Analisis Akurasi dan Latency Model di Browser
32. Sesi 32: Implementasi Caching Model untuk Penggunaan Berulang
33. Sesi 33: Optimasi Penggunaan Memori dan Prosesor di Aplikasi Browser
34. Sesi 34: Testing dan Pemecahan Masalah di Berbagai Browser
35. Sesi 35: Integrasi API Lain untuk Penggunaan Data Deteksi
36. Sesi 36: Meningkatkan Pengalaman Pengguna dengan Animasi dan UI
37. Sesi 37: Analisis dan Dokumentasi Performa Aplikasi
38. Sesi 38: Strategi untuk Deployment Aplikasi Deteksi Objek ke Server
39. Sesi 39: Monitoring dan Pemeliharaan Aplikasi Pasca Peluncuran
40. Sesi 40: Evaluasi Keseluruhan dan Pembaruan Aplikasi Berdasarkan Feedback

Silabus ini mencakup pemahaman konsep dasar, implementasi teknis, dan penerapan praktis di lingkungan browser, serta diakhiri dengan peluncuran dan optimalisasi aplikasi.