Biaya Kursus Komputer Jogja Multimedia
Kursus Komputer Vision
Kursus Komputer Vision

Kursus/Jasa Python | “Optimasi Algoritma Deep Learning untuk Segmentasi Citra Medis Menggunakan Python”

Berikut Silabus: Optimasi Algoritma Deep Learning untuk Segmentasi Citra Medis Menggunakan Python

Total: 40 Sesi
Durasi per sesi: 1.5 jam


1. Pengantar Deep Learning dan Segmentasi Citra Medis

Sesi 1-2: Pengenalan

  • Dasar-dasar Deep Learning
  • Pengenalan segmentasi citra medis
  • Studi kasus dalam segmentasi citra medis

Sesi 3-4: Python untuk Deep Learning

  • Instalasi dan konfigurasi Python untuk proyek Deep Learning
  • Pengantar pustaka Python: NumPy, Pandas, Matplotlib, TensorFlow, Keras, dan PyTorch

2. Preprocessing Data Citra Medis

Sesi 5-6: Pemrosesan Awal Data

  • Jenis data citra medis (DICOM, PNG, JPG)
  • Normalisasi dan augmentasi data

Sesi 7-8: Ekstraksi ROI (Region of Interest)

  • Teknik ekstraksi ROI menggunakan OpenCV dan Scikit-Image
  • Evaluasi kualitas data

3. Arsitektur Model Deep Learning untuk Segmentasi

Sesi 9-10: Model Dasar

  • Pengenalan model CNN (Convolutional Neural Network)
  • Implementasi CNN dasar untuk segmentasi citra

Sesi 11-13: Model Lanjutan

  • UNet: Arsitektur khusus untuk segmentasi citra medis
  • Implementasi UNet menggunakan TensorFlow/Keras
  • Pelatihan dan evaluasi model UNet

Sesi 14-15: Model Berbasis Transfer Learning

  • Penerapan model pretrained (ResNet, VGG) untuk segmentasi
  • Penyesuaian model (fine-tuning)

4. Optimasi Algoritma Deep Learning

Sesi 16-18: Hyperparameter Tuning

  • Teknik tuning hyperparameter (Grid Search, Random Search)
  • Implementasi menggunakan keras-tuner atau Optuna

Sesi 19-20: Regularisasi dan Normalisasi

  • Dropout, Batch Normalization, dan teknik lain untuk mencegah overfitting

Sesi 21-22: Teknik Optimasi Lainnya

  • Data augmentation lanjutan
  • Early stopping dan learning rate scheduling

5. Evaluasi Model Segmentasi

Sesi 23-25: Metode Evaluasi

  • Metode evaluasi: IoU, Dice Coefficient, Precision, Recall
  • Implementasi metrik evaluasi dengan Python

Sesi 26-27: Cross-Validation

  • K-Fold Cross-Validation untuk citra medis

6. Peningkatan Performa Model

Sesi 28-29: Teknik Ensembel Model

  • Ensembel model segmentasi untuk meningkatkan akurasi

Sesi 30-31: Optimasi dengan GPU/TPU

  • Memanfaatkan GPU/TPU untuk pelatihan model yang lebih cepat
  • Integrasi Google Colab dan AWS

7. Studi Kasus dan Proyek Akhir

Sesi 32-36: Studi Kasus Segmentasi

  • Segmentasi organ tubuh menggunakan UNet
  • Menerapkan optimasi pada dataset medis (misalnya, dataset BRATS atau ISIC)

Sesi 37-39: Proyek Akhir

  • Pengembangan model segmentasi end-to-end
  • Mengimplementasikan pipeline mulai dari preprocessing hingga evaluasi

Sesi 40: Presentasi Proyek

  • Presentasi hasil proyek akhir
  • Diskusi dan feedback
KURSUS KOMPUTER ONLINE DIMANAPUN ANDA BERADA

About Jogja Multimedia

Check Also

Kursus Pelatihan Training Pemrograman Web

Kursus/Pelatihan Pemrograman Web | Training Pemrograman Web Master Class Selama 3 Hari

Silabus Master Class Pemrograman Web (3 Hari, 9:00 – 16:00) ⏳ Durasi: 3 Hari Jam: …

Kursus Pelatihan Training Android Studio

Kursus/Pelatihan Android Studio | Training Android Studio Class Selama 3 Hari

Berikut adalah silabus Android Studio Master Class selama 3 hari (09:00 – 16:00) dengan waktu …

Tinggalkan Balasan

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