Kursus Pelatihan Pembelajaran Penguatan dengan Google Colab
Pembelajaran reforamsi adalah cabang yang kuat dari pembelajaran mesin di mana agen belajar tindakan optimal dengan berinteraksi dengan lingkungan. Kursus ini memperkenalkan peserta kepada algoritma pembelajaran reforamsi canggih dan implementasinya menggunakan Google Colab. Peserta akan bekerja dengan perpustakaan populer seperti TensorFlow dan Gym OpenAI untuk membuat agen cerdas yang mampu melakukan tugas pengambilan keputusan dalam lingkungan dinamis.
Pembelajaran langsung (daring atau tatap muka) ini ditujukan bagi profesional tingkat lanjut yang ingin mendalami pemahaman mereka tentang pembelajaran reforamsi dan aplikasinya praktis dalam pengembangan AI menggunakan Google Colab.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Memahami konsep dasar algoritma pembelajaran reforamsi.
- Menerapkan model pembelajaran reforamsi menggunakan TensorFlow dan Gym OpenAI.
- Mengembangkan agen cerdas yang belajar melalui percobaan dan kesalahan.
- Memaksimalkan kinerja agen dengan teknik canggih seperti Q-learning dan jaringan Q dalam (DQNs).
- Melatih agen di lingkungan termodulasi menggunakan Gym OpenAI.
- Menerapkan model pembelajaran reforamsi untuk aplikasi dunia nyata.
Format Kursus
- Pembicaraan interaktif dan diskusi.
- Banyak latihan dan praktek.
- Implementasi langsung dalam lingkungan laboratorium langsung.
Pilihan Penyesuaian Kursus
- Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.
Kerangka Materi
Pengantar ke Reinforcement Learning
- Apa itu pembelajaran dengan pengetokan (reinforcement learning)?
- Konsep kunci: agen, lingkungan, state, tindakan, dan imbalan
- Tantangan dalam pembelajaran dengan pengetokan
Eksplorasi dan Eksploitasi
- Mengatur keseimbangan antara eksplorasi dan eksploitasi pada model RL
- Strategi eksplorasi: epsilon-greedy, softmax, dan lebih banyak lagi
Q-Learning dan Jaringan Q-Dalam (DQNs)
- Pengantar ke Q-learning
- Menerapkan DQN menggunakan TensorFlow
- Memaksimalkan Q-learning dengan ulang pengalaman dan jaringan target
Metode Berbasis Kebijakan (Policy-Based Methods)
- Algoritma gradien kebijakan
- Algoritme REINFORCE dan implementasinya
- Metode aktor-kritik (actor-critic methods)
Bekerja dengan OpenAI Gym
- Menyiapkan lingkungan di OpenAI Gym
- Mem-simulasikan agen dalam lingkungan dinamis
- Mengevaluasi kinerja agen
Teknik Lanjutan Reinforcement Learning
- Pembelajaran dengan pengetokan multi-agen (multi-agent reinforcement learning)
- Gradien kebijakan deterministik dalam yang dalam (Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)
- Optimasi kebijakan dekat (Proximal Policy Optimization, PPO)
Mendeploy Model Reinforcement Learning
- Aplikasi dunia nyata dari pembelajaran dengan pengetokan
- Integrasi model RL ke lingkungan produksi
Ringkasan dan Langkah Berikutnya
Persyaratan
- Pengalaman dengan Python programming
- Pemahaman dasar tentang konsep deep learning dan machine learning
- Pengetahuan tentang algoritma dan konsep matematika yang digunakan dalam reinforcement learning
Audience
- Data scientist
- Praktisi machine learning
- Peneliti AI
Kursus Pelatihan Terbuka membutuhkan minimal 5 peserta.
Kursus Pelatihan Pembelajaran Penguatan dengan Google Colab - Booking
Kursus Pelatihan Pembelajaran Penguatan dengan Google Colab - Enquiry
Pembelajaran Penguatan dengan Google Colab - Permintaan Konsultasi
Permintaan Konsultasi
Kursus Mendatang
Kursus Terkait
Model Lanjutan Machine Learning dengan Google Colab
21 JamPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan bagi profesional tingkat lanjut yang ingin meningkatkan pengetahuan mereka tentang model pembelajaran mesin, memperbaiki keterampilan dalam penyetelan hiperparameter, dan belajar cara mengimplementasikan model dengan efektif menggunakan Google Colab.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Melakukan implementasi model pembelajaran mesin lanjutan menggunakan kerangka populer seperti Scikit-learn dan TensorFlow.
- Mengoptimalkan kinerja model melalui penyetelan hiperparameter.
- Mendeploy model pembelajaran mesin dalam aplikasi nyata menggunakan Google Colab.
- Berkolaborasi dan mengelola proyek pembelajaran mesin berskala besar di Google Colab.
AI untuk Kesehatan menggunakan Google Colab
14 JamPelatihan langsung yang dipimpin instruktur ini di Indonesia (online atau offline) ditujukan untuk para ilmuwan data tingkat menengah dan profesional kesehatan yang ingin memanfaatkan AI untuk aplikasi kesehatan canggih menggunakan Google Colab.
Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Mengimplementasikan model AI untuk kesehatan menggunakan Google Colab.
- Menggunakan AI untuk pemodelan prediktif dalam data kesehatan.
- Menganalisis citra medis dengan teknik yang didorong oleh AI.
- Menjelajahi pertimbangan etika dalam solusi kesehatan berbasis AI.
Analisis Data Besar dengan Google Colab dan Apache Spark
14 JamPelatihan 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.
Pengantar Google Colab untuk Data Science
14 JamPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk ilmuwan data pemula dan profesional IT yang ingin belajar dasar-dasar ilmu data menggunakan Google Colab.
Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Mengatur dan menjelajahi Google Colab.
- Menulis dan mengeksekusi kode dasar Python.
- Mengimpor dan mengelola dataset.
- Membuat visualisasi menggunakan perpustakaan Python.
Google Colab Pro: Skala Python dan Alur Kerja AI di Cloud
14 JamGoogle Colab Pro adalah lingkungan berbasis cloud untuk pengembangan Python yang dapat di skalakan, menawarkan GPUs performa tinggi, runtime yang lebih lama, dan memori tambahan untuk beban kerja AI dan ilmu data yang menuntut.
Pelatihan langsung berdasarkan instruktur (online atau di lokasi) ini ditujukan bagi pengguna Python tingkat menengah yang ingin menggunakan Google Colab Pro untuk machine learning, pengolahan data, dan penelitian kolaboratif dalam antarmuka notebook yang kuat.
Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Mengatur dan mengelola notebook berbasis cloud menggunakan Colab Pro.
- Access GPUs dan TPUs untuk komputasi yang dipercepat.
- Menyederhanakan alur kerja machine learning menggunakan perpustakaan populer (misalnya, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
- Mengintegrasikan dengan Google Drive dan sumber data eksternal untuk proyek kolaboratif.
Format Kursus
- Pembicaraan interaktif dan diskusi.
- Banyak latihan dan praktik.
- Implementasi hands-on dalam lingkungan laboratorium langsung.
Pilihan Personalisasi Kursus
- Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.
Computer Vision dengan Google Colab dan TensorFlow
21 JamPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau onsite) ini ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin memperdalam pemahaman mereka tentang penglihatan komputer dan mengeksplorasi kemampuan TensorFlow dalam mengembangkan model penglihatan canggih menggunakan Google Colab.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Membuat dan melatih jaringan saraf konvolusional (CNNs) menggunakan TensorFlow.
- Menggunakan Google Colab untuk pengembangan model berbasis cloud yang dapat di skalakan dan efisien.
- Melaksanakan teknik pra-pemrosesan citra untuk tugas penglihatan komputer.
- Mengimplementasikan model penglihatan komputer untuk aplikasi dunia nyata.
- Menggunakan transfer learning untuk meningkatkan kinerja model CNN.
- Visualisasi dan interpretasi hasil dari model klasifikasi citra.
Pembelajaran Mendalam dengan TensorFlow di Google Colab
14 JamPelatihan 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.
Belajar Reinforcement Learning Menggunakan Python
21 JamPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk pengembang dan ilmuwan data yang ingin mempelajari dasar-dasar Deep Reinforcement Learning saat mereka melewati proses pembuatan Agen Deep Learning.
Dengan mengakhiri pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Mengerti konsep kunci di balik Deep Reinforcement Learning dan mampu membedakannya dari Machine Learning.
- Menerapkan algoritma canggih Reinforcement Learning untuk menyelesaikan masalah dunia nyata.
- Membuat Agen Deep Learning.
Visualisasi Data dengan Google Colab
14 JamPelatihan 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.
Model Besar Bahasa (LLMs) dan Belajar Melalui Pelorosan (RL)
21 JamPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ditujukan untuk ilmuwan data tingkat menengah yang ingin memperoleh pemahaman komprehensif dan keterampilan praktis dalam Large Language Models (LLMs) dan Reinforcement Learning (RL).
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
- Memahami komponen dan fungsi model transformator.
- Optimalkan dan sempurnakan LLM untuk tugas dan aplikasi tertentu.
- Memahami prinsip inti dan metodologi pembelajaran penguatan.
- Pelajari bagaimana teknik pembelajaran penguatan dapat meningkatkan kinerja LLM.
Pembelajaran Mesin dengan Google Colab
14 JamPelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk ilmuwan data dan pengembang tingkat menengah yang ingin menerapkan algoritma pembelajaran mesin secara efisien menggunakan lingkungan Google Colab.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Menyiapkan dan mengoperasikan Google Colab untuk proyek pembelajaran mesin.
- Memahami dan menerapkan berbagai algoritma pembelajaran mesin.
- Menggunakan perpustakaan seperti Scikit-learn untuk menganalisis dan memprediksi data.
- Melaksanakan model pembelajaran terawasi dan tidak terawasi.
- Menyempurnakan dan mengevaluasi model pembelajaran mesin secara efektif.
Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) dengan Google Colab
14 JamPelatihan 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.
Python Programming Fundamental Menggunakan Google Colab
14 JamPelatihan 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.
Fundamentals of Reinforcement Learning
21 JamPelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk ilmuwan data yang ingin melampaui pendekatan pembelajaran mesin tradisional untuk mengajarkan program komputer guna mengetahui sesuatu (memecahkan masalah) tanpa menggunakan data berlabel dan kumpulan data besar.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Instal dan terapkan pustaka dan bahasa pemrograman yang diperlukan untuk mengimplementasikan Reinforcement Learning.
- Ciptakan agen perangkat lunak yang mampu belajar melalui umpan balik, bukan melalui pembelajaran yang diawasi.
- Memprogram agen untuk memecahkan masalah di mana pengambilan keputusan bersifat berurutan dan terbatas.
- Terapkan pengetahuan untuk merancang perangkat lunak yang dapat belajar dengan cara yang mirip dengan cara manusia belajar.
Analisis Deret Waktu dengan Google Colab
21 JamPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan bagi profesional data tingkat menengah yang ingin menerapkan teknik peramalan seri waktu ke data dunia nyata menggunakan Google Colab.
Setelah selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Memahami dasar-dasar analisis seri waktu.
- Menggunakan Google Colab untuk bekerja dengan data seri waktu.
- Menerapkan model ARIMA untuk meramal tren data.
- Memanfaatkan perpustakaan Prophet dari Facebook untuk peramalan fleksibel.
- Visualisasi data seri waktu dan hasil peramalan.