Kerangka Materi

Pengantar ke Neural Networks

  1. Apa itu Neural Networks
  2. Status saat ini dalam penerapan jaringan saraf
  3. Neural Networks vs model regresi
  4. Pembelajaran Supervised dan Unsupervised

Ringkasan paket yang tersedia

  1. nnet, neuralnet dan lainnya
  2. Perbedaan antar paket dan keterbatasannya
  3. Visualisasi jaringan saraf

Aplikasi Neural Networks

  • Konsep neuron dan jaringan saraf
  • Model sederhana dari otak
  • Peluang neuron
  • Masalah XOR dan sifat distribusi nilai
  • Sifat polimorfik sigmoidal
  • Fungsi aktivasi lainnya
  • Konstruksi jaringan saraf
  • Konsep koneksi neuron
  • Jaringan saraf sebagai simpul
  • Membangun jaringan
  • Neuron
  • Lapisan
  • Skala
  • Data masukan dan keluaran
  • Rentang 0 hingga 1
  • Normalisasi
  • Pembelajaran Neural Networks
  • Propagasi Mundur
  • Langkah-langkah propagasi
  • Algoritma pelatihan jaringan
  • Rentang aplikasi
  • Estimasi
  • Masalah dengan kemungkinan aproksimasi
  • Contoh
  • OCR dan pengenalan pola gambar
  • Aplikasi lainnya
  • Implementasi model jaringan saraf untuk memprediksi harga saham perusahaan terdaftar

Persyaratan

Programming dalam bahasa pemrograman yang disarankan.

 14 Jam

Jumlah Peserta


Biaya per Peserta

Testimoni (3)

Kursus Mendatang

Kategori Terkait