Kerangka Materi
Ringkasan AI dalam Python<\/p>\r\n
- \r\n
- Konsep utama dan ruang lingkup AI\u003c\/li>\r\n
- Pustaka Python untuk pengembangan AI\u003c\/li>\r\n
- Struktur proyek AI dan alur kerja\u003c\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n
Penyiapan Data untuk AI<\/p>\r\n
- \r\n
- Pembersihan data, transformasi, dan rekayasa fitur\u003c\/li>\r\n
- Penanganan data hilang dan tidak seimbang\u003c\/li>\r\n
- Penskalaan fitur dan enkoding\u003c\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n
Teknik Pembelajaran Terawasi<\/p>\r\n
- \r\n
- Algoritma regresi dan klasifikasi\u003c\/li>\r\n
- Metode ensemble: Random Forest, Gradient Boosting\u003c\/li>\r\n
- Penyetelan hyperparameter dan validasi silang\u003c\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n
Teknik Pembelajaran Tanpa Pengawasan<\/p>\r\n
- \r\n
- Metode pengelompokan: K-Means, DBSCAN, pengelompokan hierarkis\u003c\/li>\r\n
- Reduksi dimensionalitas: PCA, t-SNE\u003c\/li>\r\n
- Kasus penggunaan pembelajaran tanpa pengawasan\u003c\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n
Jaringan Saraf dan Pembelajaran Mendalam<\/p>\r\n
- \r\n
- Perkenalan dengan TensorFlow dan Keras\u003c\/li>\r\n
- Membangun dan melatih jaringan saraf feedforward\u003c\/li>\r\n
- Optimasi kinerja jaringan saraf\u003c\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n
Pembelajaran Penguatan (Pengenalan)<\/p>\r\n
- \r\n
- Konsep inti agen, lingkungan, dan reward\u003c\/li>\r\n
- Implementasi algoritma pembelajaran penguatan dasar\u003c\/li>\r\n
- Aplikasi pembelajaran penguatan\u003c\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n
Deploy Model AI<\/p>\r\n
- \r\n
- Menyimpan dan memuat model terlatih\u003c\/li>\r\n
- Integrasi model ke dalam aplikasi melalui API\u003c\/li>\r\n
- Pemantauan dan pemeliharaan sistem AI dalam produksi\u003c\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n
Ringkasan dan Langkah Selanjutnya<\/p>\r\n
Persyaratan
- \r\n
- Pemahaman yang solid tentang dasar-dasar pemrograman Python\u003c\/li>\r\n
- Pengalaman dengan pustaka analisis data seperti NumPy dan pandas\u003c\/li>\r\n
- Pengetahuan dasar tentang konsep dan algoritma pembelajaran mesin\u003c\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n
Audience<\/strong><\/p>\r\n
- \r\n
- Pengembang perangkat lunak yang bertujuan untuk memperluas keterampilan pengembangan AI mereka\u003c\/li>\r\n
- Analis data yang mencari untuk menerapkan teknik AI ke dataset yang kompleks\u003c\/li>\r\n
- Profesional R&D yang membangun aplikasi berbasis AI\u003c\/li>\r\n<\/ul>
Testimoni (2)
Instruktur sangat responsif dalam menjawab semua jenis pertanyaan yang saya ajukan
Caterina - Stamtech
Kursus - Developing APIs with Python and FastAPI
Diterjemahkan Mesin
Instruktur mengembangkan pelatihan berdasarkan kecepatan peserta
Farris Chua
Kursus - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Diterjemahkan Mesin
