Training Neural Network and Deep Learning Specialization

 

 Deskripsi Training Neural Network and Deep Learning Specialization

Pelatihan Neural Network and Deep Learning Specialization adalah program pembelajaran terstruktur yang dirancang untuk memberikan pemahaman mendalam mengenai konsep, teknik, dan penerapan teknologi Neural Network dan Deep Learning dalam pengolahan data serta pengembangan sistem kecerdasan buatan.

Pelatihan ini membekali peserta dengan pengetahuan tentang bagaimana membangun dan melatih jaringan saraf buatan, memahami algoritma backpropagation, mengoptimalkan performa model, serta menerapkan berbagai arsitektur deep learning seperti Convolutional Neural Network (CNN) dan Recurrent Neural Network (RNN) untuk menyelesaikan persoalan kompleks di bidang pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, prediksi data, hingga sistem rekomendasi.

Pelatihan ini biasanya diperuntukkan bagi para profesional, akademisi, dan praktisi yang ingin memperdalam kompetensi di bidang kecerdasan buatan dan pengolahan data cerdas. Pelatihan ini sangat relevan untuk data scientist, data analyst, AI engineer, software developer, machine learning engineer, serta peneliti di bidang teknologi informasi dan data science.

Materi Training Neural Network and Deep Learning Specialization

1. Pengantar Artificial Intelligence dan Machine Learning
• Konsep dasar AI, Machine Learning, dan Deep Learning
• Perbedaan supervised, unsupervised, dan reinforcement learning
• Peran Neural Network dalam ekosistem AI modern

2. Fundamental Neural Network
• Struktur jaringan saraf buatan (Artificial Neural Network/ANN)
• Konsep neuron buatan, activation function, dan feedforward process
• Loss function dan optimasi model

3. Algoritma Backpropagation dan Optimisasi
• Mekanisme backward propagation of error
• Gradient descent dan varian optimizernya (SGD, Adam, RMSProp)
• Masalah overfitting dan underfitting

4. Deep Neural Network (DNN)
• Struktur multi-layer perceptron (MLP)
• Teknik regularisasi: dropout, batch normalization, early stopping
• Parameter tuning dan hyperparameter optimization

5. Convolutional Neural Network (CNN)
• Konsep convolutional layer, pooling, dan fully connected layer
• Arsitektur CNN untuk pengenalan citra
• Studi kasus: image classification dan object detection

6. Recurrent Neural Network (RNN) dan Variannya
• Dasar RNN dan tantangan vanishing gradient
• Arsitektur Long Short-Term Memory (LSTM) dan Gated Recurrent Unit (GRU)
• Studi kasus: text generation dan sentiment analysis

7. Deep Learning Frameworks dan Tools
• Pengenalan TensorFlow dan Keras
• Workflow pembuatan model deep learning
• Data preprocessing dan augmentation

8. Penerapan Deep Learning dalam Industri
• Penggunaan deep learning untuk image recognition, NLP, dan time-series prediction
• Contoh implementasi sistem rekomendasi dan chatbot
• Tren dan perkembangan deep learning di berbagai sektor

9. Studi Kasus dan Proyek Mini
• Membangun model klasifikasi gambar
• Menerapkan RNN untuk analisis teks
• Membangun deep learning model untuk prediksi data numerik

 

Tujuan Training Neural Network and Deep Learning Specialization

1. Memahami konsep dasar dan prinsip kerja Neural Network dan Deep Learning.
2. Membangun dan melatih model Neural Network dasar menggunakan algoritma backpropagation.
3. Mengimplementasikan Convolutional Neural Network (CNN) untuk pengolahan citra.
4. Menggunakan Recurrent Neural Network (RNN) dan variannya untuk pemrosesan data berurutan.
5. Menerapkan teknik regularisasi untuk meningkatkan performa model dan menghindari overfitting.
6. Menggunakan framework Deep Learning seperti TensorFlow dan Keras untuk membangun model.
7. Mengevaluasi dan mengoptimalkan performa model menggunakan metrik yang sesuai.
8. Menyelesaikan studi kasus terkait aplikasi Deep Learning dalam pengolahan citra, teks, dan prediksi data.

 

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 TensorFlow: Advanced Techniques Specialization

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

Views: 5