Pelatihan online langsung atau tatap muka secara langsung yang dipimpin oleh instruktur dalam bidang Jaringan Saraf (Neural Network) mendemonstrasikan, melalui diskusi interaktif dan praktik langsung, cara membangun Jaringan Saraf menggunakan sejumlah toolkit dan pustaka yang sebagian besar bersifat sumber terbuka, serta bagaimana memanfaatkan kekuatan perangkat keras canggih (GPU) dan teknik optimasi yang melibatkan komputasi terdistribusi dan data besar. Kursus Jaringan Saraf kami didasarkan pada bahasa pemrograman populer seperti Python, Java, R, serta pustaka-pustaka kuat seperti TensorFlow, Torch, Caffe, Theano, dan lainnya. Kursus Jaringan Saraf kami mencakup baik teori maupun implementasi dengan menggunakan berbagai arsitektur Jaringan Saraf seperti Jaringan Saraf Dalam (Deep Neural Networks/DNN), Jaringan Saraf Konvolusional (Convolutional Neural Networks/CNN), dan Jaringan Saraf Rekuren (Recurrent Neural Networks/RNN).
Pelatihan Jaringan Saraf tersedia sebagai "pelatihan online langsung" atau "pelatihan langsung tatap muka". Pelatihan online langsung (dikenal juga sebagai "pelatihan langsung jarak jauh") dilaksanakan melalui desktop jarak jauh yang interaktif. Pelatihan langsung tatap muka dapat dilaksanakan secara lokal di lokasi pelanggan di Jakarta atau di pusat pelatihan korporat NobleProg di Jakarta.
NobleProg -- Penyedia Pelatihan Lokal Anda
Pondok Indah Office Tower 3
17th Floor, Jl Sultan Iskandar Muda Kav. V-TA, Jakarta Selatan, Indonesia
Pondok Indah Office Tower 3 adalah gedung perkantoran yang terletak di Komplek Pondok Indah Office Tower, Jalan Sultan Iskandar Muda Kav. 5-TA, Jakarta Selatan. Gedung ini memiliki 21 lantai dengan total luas bangunan sekitar 38.000 meter persegi.
Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Jakarta (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin mengeksplorasi teknik XAI tercanggih untuk model pembelajaran mendalam, dengan fokus pada pembangunan sistem AI yang dapat ditafsirkan.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
Memahami tantangan keterjelasan dalam pembelajaran mendalam.
Menerapkan teknik XAI tingkat lanjut untuk jaringan saraf.
Menafsirkan keputusan yang dibuat oleh model pembelajaran mendalam.
Mengevaluasi keseimbangan antara kinerja dan transparansi.
AI Terapan dari Nol dalam Python membekali para programmer dan analis data dengan teknik dasar untuk membangun solusi machine learning dari awal menggunakan Python. Menutupi prinsip-prinsip inti pembelajaran terawasi (klasifikasi dan regresi), pembelajaran tanpa pengawasan (clustering dan deteksi anomali), serta arsitektur jaringan saraf tingkat lanjut. Memeriksa metode yang terbukti untuk bekerja dengan scikit-learn, Apache Spark MLlib, dan Jupyter notebooks untuk pengembangan AI secara langsung. Membantu profesional mengimplementasikan model ML praktis, mengevaluasi keterbatasan algoritma, dan menyelesaikan proyek terapan untuk pemecahan masalah di dunia nyata.
Deep Reinforcement Learning (DRL) mengkombinasikan prinsip-prinsip reinforcement learning dengan arsitektur deep learning untuk memungkinkan agen membuat keputusan melalui interaksi dengan lingkungannya. Ini menjadi dasar banyak kemajuan AI modern seperti kendaraan otonom, kontrol robotika, trading algoritmik, dan sistem rekomendasi adaptif. DRL memungkinkan agen buatan untuk belajar strategi, memoptimalkan kebijakan, dan membuat keputusan autonomi berdasarkan pembelajaran berdasarkan penghargaan melalui metode uji dan kesalahan.
Pelatihan ini, yang dikonduksi oleh instruktur (online atau langsung tatap muka), ditujukan untuk pengembang dan ilmuwan data dengan tingkat menengah yang ingin mempelajari dan menerapkan teknik Deep Reinforcement Learning untuk membangun agen cerdas yang mampu mengambil keputusan autonomi dalam lingkungan yang kompleks.
Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
Memahami dasar-dasar teori dan prinsip-prinsip matematika Reinforcement Learning.
Menerapkan algoritma RL utama termasuk Q-Learning, Policy Gradients, dan metode Actor-Critic.
Membangun dan melatih agen Deep Reinforcement Learning menggunakan TensorFlow atau PyTorch.
Menerapkan DRL pada aplikasi dunia nyata seperti permainan, robotika, dan optimisasi keputusan.
Memperbaiki, memvisualisasikan, dan memoptimalkan kinerja pelatihan menggunakan alat modern.
Format Pelatihan
Perkuliahan interaktif dan diskusi terarah.
Latihan praktis dan penerapan praktis.
Demonstrasi live coding dan aplikasi berbasis proyek.
Opsi Pengkustoman Pelatihan
Untuk meminta versi kustom dari pelatihan ini (misalnya, menggunakan PyTorch bukan TensorFlow), silakan hubungi kami untuk mengatur.
Mengkaji dasar-dasar kecerdasan buatan mengungkap bagaimana teknologi cerdas mengubah strategi digital, otomatisasi, dan pengambilan keputusan dalam operasional perusahaan. Kursus ini membahas konsep inti yang meliputi sejarah AI, kerangka pemecahan masalah, representasi pengetahuan, penalaran dalam ketidakpastian, serta paradigma pembelajaran mesin, bersama dengan aspek komunikasi, persepsi, dan tindakan otonom. Materi ini membimbing para eksekutif dan arsitek untuk mengevaluasi peluang transformasi berbasis AI, menilai tren teknologi yang sedang berkembang, serta mengintegrasikan solusi cerdas yang praktis guna mempercepat kelincahan bisnis.
Kursus ini mencakup AI (emphasizing Machine Learning dan Deep Learning) di Automotive Industri. Ini membantu menentukan teknologi apa yang dapat (potensial) digunakan dalam situasi berbilang dalam sebuah mobil: dari otomatisasi sederhana, pengenalan gambar hingga pengambilan keputusan otomatis.
Jaringan Syaraf Tiruan adalah model data komputasi yang digunakan dalam pengembangan sistem Artificial Intelligence (AI) yang mampu melakukan tugas-tugas "cerdas". Neural Networks umumnya digunakan dalam aplikasi Machine Learning (ML), yang merupakan salah satu implementasi AI. Deep Learning adalah bagian dari ML.
Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Jakarta (online atau di tempat) ini ditujukan untuk peneliti dan pengembang yang ingin menggunakan Chainer untuk membangun dan melatih jaringan saraf di Python sambil membuat kode mudah di-debug.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
Siapkan lingkungan pengembangan yang diperlukan untuk mulai mengembangkan model jaringan saraf.
Menentukan dan menerapkan model jaringan saraf menggunakan kode sumber yang mudah dipahami.
Jalankan contoh dan modifikasi algoritma yang ada untuk mengoptimalkan model pelatihan pembelajaran mendalam sambil memanfaatkan GPU untuk kinerja tinggi.
Pelatihan langsung oleh instruktur di Jakarta (online atau di tempat) ini memberikan pengenalan ke bidang pengenalan pola dan pembelajaran mesin. Topik ini meliputi aplikasi praktis dalam statistik, ilmu komputer, pemrosesan sinyal, penglihatan komputer, penambangan data, dan bioinformatika.
Selesai mengikuti pelatihan ini, peserta akan dapat:
Menerapkan metode statistik dasar ke dalam pengenalan pola.
Menggunakan model kunci seperti jaringan saraf dan metode kernel untuk analisis data.
Menyelenggarakan teknik lanjutan untuk penyelesaian masalah kompleks.
Meningkatkan akurasi prediksi dengan menggabungkan berbagai model.
Pelatihan ini dimulai dengan memberikan pengetahuan konseptual tentang jaringan saraf dan secara umum dalam algoritma pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam (algoritma dan aplikasi).
Bagian-1(40%) dari pelatihan ini lebih berfokus pada dasar-dasar, tetapi akan membantu Anda memilih teknologi yang tepat: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, dll.
Bagian-2(20%) dari pelatihan ini mengenalkan Theano - perpustakaan Python yang membuat penulisan model pembelajaran mendalam menjadi mudah.
Bagian-3(40%) dari pelatihan akan sangat berbasis pada TensorFlow - API dari pustaka perangkat lunak sumber terbuka Google untuk Pembelajaran Mendalam. Contoh dan praktikum semuanya akan dilakukan menggunakan TensorFlow.
Audience
Pelatihan ini ditujukan untuk insinyur yang ingin menggunakan TensorFlow untuk proyek-proyek Pembelajaran Mendalam mereka
Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan:
memiliki pemahaman yang baik tentang jaringan saraf dalam (DNN), CNN, dan RNN
memahami struktur dan mekanisme penyebaran TensorFlow
mampu melakukan tugas instalasi / lingkungan produksi / arsitektur dan konfigurasi
mampu menilai kualitas kode, melakukan debugging, monitoring
mampu mengimplementasikan produksi lanjutan seperti pelatihan model, pembangunan grafik dan pencatatan
Baca selengkapnya...
Pembaruan Terakhir:
Testimoni (3)
Saya sangat menyukai bagian akhir di mana kita menghabiskan waktu untuk bermain dengan CHAT GPT. Ruangan tidak disiapkan dengan baik untuk ini—sebaiknya menggunakan beberapa meja kecil agar kita bisa berkumpul dalam kelompok-kelompok kecil dan melakukan brainstorming, daripada satu meja besar.
Nola - Laramie County Community College
Kursus - Artificial Intelligence (AI) Overview
Diterjemahkan Mesin
Bekerja berdasarkan prinsip-prinsip dasar secara fokus, dan beralih ke penerapan studi kasus pada hari yang sama
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Kursus - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Diterjemahkan Mesin
Bahwa itu menggunakan data perusahaan nyata.
Instruktur memiliki pendekatan yang sangat baik dengan membuat peserta pelatihan berpartisipasi dan bersaing
Jimena Esquivel - Zaklad Uslugowy Hakoman Andrzej Cybulski
Pelatihan online Neural Networks di Jakarta, Kursus pelatihan Neural Networks di Jakarta, Pelatihan Neural Networks akhir pekan di Jakarta, Pelatihan Neural Networks di Jakarta, Neural Networks dipandu Instruktur di Jakarta, Bootcamp Neural Networks di Jakarta, Pelatihan pribadi Neural Networks di Jakarta, Kursus privat / pribadi Neural Networks di Jakarta, Pelatihan Neural Networks akhir pekan di Jakarta, Neural Networks dipandu Instruktur di Jakarta, Pelatihan Neural Networks tatap muka di Jakarta, Kelas Neural Networks di Jakarta, Instruktur Neural Networks di Jakarta, Pelatihan Neural Networks sore hari di Jakarta, Pelatihan Neural Networks di Jakarta, Pelatihan online Neural Networks di Jakarta
