Terima kasih telah mengirimkan pertanyaan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Terima kasih telah mengirimkan pemesanan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Kerangka Materi
Pengenalan Google Colab Pro
- Perbandingan antara Colab dan Colab Pro: fitur serta batasannya
- Cara membuat serta mengelola notebook
- Penggunaan perangkat keras akselerator serta pengaturan runtime
Pemrograman Python di Lingkungan Cloud
- Struktur sel kode, format Markdown, dan konstruksi notebook
- Instalasi library serta pengaturan lingkungan kerja
- Penyimpanan notebook beserta manajemen versinya di Google Drive
Pemrosesan dan Visualisasi Data
- Memuat serta menganalisis data dari file, Google Sheets, maupun API
- Pemanfaatan alat bantu seperti Pandas, Matplotlib, dan Seaborn
- Pengelolaan serta visualisasi kumpulan data yang sangat besar ukurannya
Pembelajaran Mesin dengan Google Colab Pro
- Pemanfaatan Scikit-learn dan TensorFlow dalam lingkungan Colab
- Melatih model menggunakan perangkat keras GPU atau TPU
- Evaluasi kinerja serta penyetelan parameter model secara optimal
Bekerja dengan Kerangka Kerja Pembelajaran Mendalam
- Menggunakan PyTorch bersama Google Colab Pro
- Pengelolaan memori serta pengaturan sumber daya runtime
- Penyimpanan checkpoint dan log pelatihan secara teratur
Integrasi dan Kolaborasi
- Cara menyambungkan Google Drive serta mengambil dataset bersama
- Pengelolaan proyek kolaboratif lewat notebook yang dapat diakses secara bersama-sama
- Ekspor hasil kerja ke GitHub atau format PDF untuk didistribusikan
Optimalisasi Kinerja dan Praktik Terbaik
- Manajemen masa hidup sesi serta pencegahan timeout operasional
- Cara mengatur struktur kode secara efisien dalam sebuah notebook
- Panduan khusus untuk menyelesaikan tugas-tugas berdurasi panjang maupun pada skala produksi
Kesimpulan serta Langkah Selanjutnya
Persyaratan
- Pengalaman memprogram menggunakan Python
- Memahami dasar-dasar penggunaan notebook Jupyter serta analisis data
- Mengenal alur kerja umum dalam proyek pembelajaran mesin
Target Peserta
- Para ilmuwan data dan analis
- Insinyur pembelajaran mesin
- Developer Python yang menangani proyek AI maupun riset ilmiah
14 Jam