Training TensorFlow: Advanced Techniques Specialization

 

Deskripsi Pelatihan 

Pelatihan TensorFlow: Advanced Techniques Specialization adalah program pembelajaran yang dirancang untuk memperdalam pemahaman dan keterampilan peserta dalam mengembangkan, mengoptimalkan, dan menerapkan model Deep Learning yang kompleks menggunakan framework TensorFlow. Pelatihan ini fokus pada teknik-teknik lanjutan dalam Machine Learning dan Artificial Intelligence (AI), termasuk pembelajaran transfer, generative adversarial networks (GANs), dan reinforcement learning.

Peserta akan mempelajari cara membangun model-model AI yang lebih canggih dan scalable, serta memanfaatkan TensorFlow untuk mengatasi tantangan dalam pengolahan data besar, pengembangan model yang efisien, dan penerapan model dalam lingkungan produksi. Selain itu, pelatihan ini juga membekali peserta dengan keterampilan dalam optimasi model, teknik distributed computing, dan model deployment untuk meningkatkan performa model dalam aplikasi dunia nyata.

Materi Pelatihan

1. Pengenalan dan Persiapan untuk TensorFlow Advanced Techniques
• Review dasar TensorFlow dan konsep Deep Learning
• Pengenalan pada konsep model lanjutan dan arsitektur neural network
• Teknik optimasi dan pengolahan data dalam TensorFlow

2. Pembelajaran Transfer (Transfer Learning)
• Konsep dan penerapan pembelajaran transfer
• Penggunaan model pralatih (pre-trained models) untuk transfer learning
• Implementasi pembelajaran transfer dalam TensorFlow untuk pengenalan gambar dan teks

3. Generative Adversarial Networks (GANs)
• Konsep dasar GANs dan arsitekturnya
• Penerapan GANs dalam menghasilkan data baru (gambar, teks, dll.)
• Menggunakan TensorFlow untuk membangun dan melatih GANs

4. Reinforcement Learning
• Pengenalan pada Reinforcement Learning dan algoritma terkait
• Teknik model Q-learning dan Deep Q Networks (DQN)
• Implementasi Reinforcement Learning menggunakan TensorFlow untuk aplikasi dalam game dan robotik

5. Optimasi dan Deployment Model
• Teknik lanjutan dalam optimasi model Deep Learning
• Menggunakan teknik regularisasi dan fine-tuning
• Deployment model TensorFlow ke lingkungan produksi menggunakan TensorFlow Serving dan TensorFlow Lite

6. Distributed Computing untuk Deep Learning
• Pengenalan pada distributed computing dan pembelajaran paralel
• Menerapkan teknik distribusi menggunakan TensorFlow untuk meningkatkan kinerja pelatihan model
• Menggunakan TensorFlow dengan GPU/TPU untuk akselerasi pelatihan

7. Studi Kasus dan Implementasi
• Mengimplementasikan studi kasus nyata menggunakan TensorFlow untuk aplikasi pengolahan citra, teks, dan suara
• Penggunaan teknik-teknik lanjutan dalam menyelesaikan masalah dunia nyata
• Evaluasi hasil dan optimasi model

 

Tujuan Pelatihan

1. Memahami dan menerapkan teknik-teknik lanjutan dalam Deep Learning, seperti transfer learning, GANs, dan reinforcement learning.
2. Membangun dan mengoptimalkan model-model AI yang lebih kompleks menggunakan TensorFlow untuk berbagai aplikasi, termasuk pengolahan citra, teks, dan data sequential.
3. Menggunakan TensorFlow untuk mengimplementasikan dan melatih model-model generatif, seperti GANs, dan memahami cara mereka bekerja dalam menghasilkan data baru.
4. Menerapkan Reinforcement Learning dengan menggunakan algoritma seperti Deep Q Networks (DQN) untuk membangun model yang dapat belajar dari interaksi dengan lingkungan.
5. Mengoptimalkan performa model Deep Learning dengan teknik-teknik optimasi lanjutan, termasuk penggunaan GPU/TPU untuk pelatihan lebih cepat.
6. Mendeploy dan mengoptimalkan model yang dibangun untuk digunakan dalam lingkungan produksi menggunakan alat-alat TensorFlow seperti TensorFlow Serving dan TensorFlow Lite.
7. Menyelesaikan studi kasus dan aplikasi nyata dalam berbagai bidang menggunakan teknik-teknik lanjutan yang dipelajari selama pelatihan.

 

Jadwal dan Tempat Pelatihan

Bulan	Minggu I  Bandung	Minggu II  Jakarta	Minggu III  Bandung	MInggu IV  Yogyakarta
Januari	6-8	13-15	20-22	27-29
Februari	3-5	10-12	17-19	24-26
Maret	3-5	10-12	17-19	24-26
April	7-9	14-16	21-23	28-30
Mei	5-7	13-15	19-21	26-28
Juni	2-4	9-11	16-18	23-25
Juli	7-9	14-16	21-23	28-30
Agustus	4-6	11-13	18-20	25-27
September	1-3	8-10	15-17	22-24
Oktober	6-8	13-15	20-22	27-29
November	3-5	10-12	17-19	24-26
Desember	1-3	8-10	15-17	22-24

 

Harga Pelatihan

Offline

• Public Training mulai dari 5.000.000 – 7.000.000 per orang
• Inhouse Training mulai dari 850.000 per orang

Online

• Public Training mulai dari 1.200.000 per orang
• Inhouse Training mulai dari 600.000 per orang

 

Fasilitas Pelatihan

• Sertifikat Pelatihan
• Expert Trainer
• Coffee Break 2x per hari
• Lunch 1x per hari
• Room meeting hotel minimal bintang tiga
• Materi pelatihan dalam bentuk hard copy dan juga soft copy
• ATK
• Backpack exclusive
• Jaket eksklusif (souvenir)
• Dokumentasi
• Laporan Pelatihan
• Pre and Post Test

 

Baca juga : Training Pumping Test

Instagram kami : https://www.instagram.com/takaartaguna/

Views: 6