Kursus Pelatihan Computer Vision dengan Google Colab dan TensorFlow

Pelatihan langsung ini dipandu instruktur di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan kepada profesional tingkat lanjut yang ingin meningkatkan pengetahuan mereka tentang model pembelajaran mesin, memperbaiki keterampilan dalam penyetelan hyperparameter, dan belajar bagaimana menerapkan model secara efektif menggunakan Google Colab.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengimplementasikan model pembelajaran mesin tingkat lanjut menggunakan framework populer seperti Scikit-learn dan TensorFlow.
• Mengoptimalkan kinerja model melalui penyetelan hyperparameter.
• Menerapkan model pembelajaran mesin dalam aplikasi nyata menggunakan Google Colab.
• Berkolaborasi dan mengelola proyek-proyek pembelajaran mesin berskala besar di Google Colab.

Pelatihan ini yang dipandu instruktur (pelatihan online langsung atau tatap muka) ditujukan bagi para ilmuwan data tingkat menengah dan profesional kesehatan yang ingin memanfaatkan AI untuk aplikasi kesehatan lanjutan menggunakan Google Colab.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Menerapkan model AI untuk kesehatan menggunakan Google Colab.
• Menggunakan AI untuk pemodelan prediktif dalam data kesehatan.
• Menganalisis gambar medis dengan teknik berbasis AI.
• Menjelajahi pertimbangan etika dalam solusi kesehatan berbasis AI.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk ilmuwan data dan insinyur level menengah yang ingin menggunakan Google Colab dan Apache Spark untuk pengolahan dan analitik big data.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengatur lingkungan big data menggunakan Google Colab dan Spark.
• Memproses dan menganalisis dataset besar dengan efisien menggunakan Apache Spark.
• Visualisasi big data dalam lingkungan kolaboratif.
• Mengintegrasikan Apache Spark dengan alat berbasis cloud.

Pelatihan ini dipandu instruktur (pelatihan online langsung atau tatap muka) ditujukan untuk ilmuwan data pemula dan profesional IT yang ingin mempelajari dasar-dasar ilmu data menggunakan Google Colab.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menyiapkan dan menavigasi Google Colab.
• Menulis dan menjalankan kode Python dasar.
• Mengimpor dan mengelola dataset.
• Membuat visualisasi menggunakan perpustakaan Python.

Google Colab Pro adalah lingkungan berbasis cloud untuk pengembangan Python yang dapat diskalakan, menawarkan GPU berkinerja tinggi, waktu operasi lebih lama, dan memori lebih besar untuk beban kerja AI dan sains data yang menuntut.

Pelatihan langsung ini (online atau tatap muka) ditujukan bagi pengguna Python tingkat menengah yang ingin menggunakan Google Colab Pro untuk pembelajaran mesin, pemrosesan data, dan penelitian kolaboratif dalam antarmuka buku catatan yang kuat.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengatur dan mengelola buku catatan Python berbasis cloud menggunakan Colab Pro.
• Mengakses GPU dan TPU untuk komputasi yang dipercepat.
• Memperhalus alur kerja pembelajaran mesin menggunakan perpustakaan populer (misalnya, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Mengintegrasikan dengan Google Drive dan sumber data eksternal untuk proyek kolaboratif.

Format Kursus

• Kuliah interaktif dan diskusi.
• Banyak latihan dan praktik.
• Implementasi tangan pertama dalam lingkungan lab langsung.

Opsi Penyesuaian Kursus

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk membuat jadwal.

Pelatihan langsung ini di Indonesia (online atau offline) ditujukan bagi ilmuwan data dan pengembang tingkat menengah yang ingin memahami dan menerapkan teknik deep learning menggunakan lingkungan Google Colab.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menyiapkan dan mengelola Google Colab untuk proyek deep learning.
• Memahami dasar-dasar jaringan saraf.
• Melakukan implementasi model deep learning menggunakan TensorFlow.
• Melatih dan mengevaluasi model deep learning.
• Menggunakan fitur lanjutan dari TensorFlow untuk deep learning.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk para ilmuwan data tingkat pemula yang ingin belajar cara membuat visualisasi data yang bermakna dan menarik secara visual.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengatur dan menjelajahi Google Colab untuk visualisasi data.
• Membuat berbagai jenis plot menggunakan Matplotlib.
• Memanfaatkan Seaborn untuk teknik visualisasi lanjutan.
• Menyesuaikan plot untuk presentasi dan keterbacaan yang lebih baik.
• Menafsirkan dan mempresentasikan data dengan efektif menggunakan alat visual.

Ini adalah pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka yang dipimpin instruktur dan ditujukan untuk personel pengawasan hukum tingkat pemula yang ingin beralih dari menggambar wajah secara manual ke penggunaan alat AI untuk mengembangkan sistem pengenalan wajah.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami dasar-dasar Kecerdasan Buatan dan Belajar Mesin.
• Belajar dasar pemrosesan gambar digital dan aplikasinya dalam pengenalan wajah.
• Mengembangkan keterampilan dalam menggunakan alat dan kerangka kerja AI untuk membuat model pengenalan wajah.
• Mendapatkan pengalaman tangan pertama dalam membuat, melatih, dan menguji sistem pengenalan wajah.
• Memahami pertimbangan etis dan praktik terbaik dalam penggunaan teknologi pengenalan wajah.

Fiji adalah paket pemrosesan gambar sumber-terbuka yang kuat yang memuat ImageJ (sebuah program yang dirancang untuk gambar multidimensi ilmiah) bersama dengan suite plugin komprehensif untuk analisis gambar ilmiah.

Dalam pelatihan langsung yang dipandu instruktur ini, peserta akan belajar cara memanfaatkan distribusi Fiji dan program ImageJ di baliknya untuk membuat aplikasi analisis gambar yang kokoh.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Menggunakan fitur pemrograman canggih dan komponen perangkat lunak Fiji untuk memperluas kemampuan ImageJ
• Menggabungkan gambar 3D berukuran besar dari tiling yang saling tumpang tindih
• Mengotomatisasi pembaruan instalasi Fiji saat startup menggunakan sistem pembaruan terintegrasi
• Memilih dari berbagai bahasa skrip untuk membangun solusi analisis gambar kustom
• Memanfaatkan pustaka kuat milik Fiji, seperti ImgLib, untuk memproses dataset bioimage besar secara efisien
• Mendeploy aplikasi dan berkolaborasi secara efektif dengan ilmuwan lain dalam proyek serupa

Format Kursus

• Kuliah interaktif dan diskusi
• Latihan ekstensif dan penerapan praktis
• Implementasi langsung di lingkungan lab real-time

Opsi Kustomisasi Kursus

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

Pelatihan ini dipandu oleh instruktur dan dilakukan secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan kepada peneliti dan profesional laboratorium tingkat pemula hingga menengah yang ingin memproses dan menganalisis gambar terkait jaringan histologis, sel darah, alga, dan sampel biologis lainnya.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menavigasi antarmuka Fiji dan memanfaatkan fungsi inti ImageJ.
• Mempraproses dan meningkatkan gambar ilmiah untuk analisis yang lebih baik.
• Menganalisis gambar secara kuantitatif, termasuk penghitungan sel dan pengukuran luasan.
• Mengotomatisasi tugas berulang menggunakan makro dan plugin.
• Menyesuaikan alur kerja untuk kebutuhan analisis gambar spesifik dalam penelitian biologis.

Pelatihan ini dipandu instruktur (online atau tatap muka) ditujukan kepada para data scientist dan pengembang berlevel menengah yang ingin menerapkan algoritma machine learning secara efisien menggunakan lingkungan Google Colab.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengatur dan menavigasi Google Colab untuk proyek machine learning.
• Memahami dan menerapkan berbagai algoritma machine learning.
• Menggunakan perpustakaan seperti Scikit-learn untuk menganalisis dan memprediksi data.
• Menerapkan model pembelajaran terawasi dan tidak terawasi.
• Mengoptimalkan dan mengevaluasi model machine learning secara efektif.

Pelatihan langsung yang dipandu oleh instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk ilmuwan data dan pengembang level menengah yang ingin menerapkan teknik NLP menggunakan Python dalam Google Colab.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami konsep-konsep inti dari pemrosesan bahasa alami.
• Mempersiapkan dan membersihkan data teks untuk tugas NLP.
• Melakukan analisis sentimen menggunakan perpustakaan NLTK dan SpaCy.
• Bekerja dengan data teks menggunakan Google Colab untuk pengembangan yang dapat di skalakan dan kolaboratif.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ditujukan untuk insinyur perangkat lunak yang ingin memprogram dalam Python dengan OpenCV 4 untuk pembelajaran mendalam.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Melihat, memuat, dan mengklasifikasikan gambar dan video menggunakan OpenCV 4.
• Terapkan pembelajaran mendalam di OpenCV 4 dengan TensorFlow dan Keras.
• Jalankan model pembelajaran mendalam dan hasilkan laporan yang berdampak dari gambar dan video.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau di lokasi) ini ditujukan untuk pengembang dan analis data tingkat pemula yang ingin belajar pemrograman Python dari awal menggunakan Google Colab.

Dengan mengikuti pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami dasar-dasar bahasa pemrograman Python.
• Menjalankan kode Python dalam lingkungan Google Colab.
• Menggunakan struktur kendali untuk mengelola alur program Python.
• Membuat fungsi untuk menyusun dan mengulang penggunaan kode dengan efektif.
• Menjelajahi dan menggunakan perpustakaan dasar untuk pemrograman Python.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk profesional level menengah yang ingin menggunakan Vision Builder AI untuk merancang, mengimplementasikan, dan memperbaiki sistem inspeksi otomatis untuk proses SMT (Surface-Mount Technology).

Selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengatur dan mengonfigurasi inspeksi otomatis menggunakan Vision Builder AI.
• Mendapatkan dan mempraproses gambar berkualitas tinggi untuk analisis.
• Melaksanakan keputusan berbasis logika untuk deteksi cacat dan validasi proses.
• Menghasilkan laporan inspeksi dan memperbaiki kinerja sistem.