AI Mentorship adalah program belajar yang kami hadirkan untuk kamu yang tertarik mempelajari teknologi AI dari level dasar melalui materi yang terfokus & sistematis juga dibimbing oleh mentor-mentor terpilih kami. Saat ini, kami membuka course Basic Python, Intermediate Python, Machine Learning, Deep Learning dan Computer Vision untuk setiap batchnya. Kedepan, kami juga akan membuka course-course untuk level lanjut seperti course Natural Language Processing, Reinforcement Learning hingga Robotics.
Deep Learning (AIMDL-02)
Course ini akan secara intensif membahas satu algoritma yang popular dan menyelesaikan banyak persoalan kecerdasan hari ini yaitu algoritma Deep Learning. Course ini juga akan membahas bagaimana algoritma ini bekerja dan bisa dimanfaatkan untuk menyelesaikan masalah yang ada.
Selesai materi ini, kamu akan memiliki standar pemahaman yang baik tentang bagaimana algoritma Deep Learning bekerja dan bisa dimanfaatkan untuk banyak persoalan kompleks tingkat lanjut seperti Computer Vision, Natural Language Processing dan Reinforcement Learning.
Level: Menengah - Lanjut
Pert 1. Review Linear & Logistic Regression
Peserta didik akan mempelajari kembali konsep dan implementasi dari 2 algoritma machine learning dasar yaitu Linear & Logistic Regression. (2 jam)
Pert 2. Review SVM & Random Forest
Peserta didik akan mempelajari kembali konsep dan implementasi dari 2 algoritma Machine Learning dasar yaitu SVM & Random Forest. (2 jam)
Pert 3. Basic Concept
Peserta didik akan mempelajari konsep Neural Network, Perceptron dan Artificial Neural Network hingga mampu untuk mendesain arsitektur dasar dari Deep Learning dengan Framework Keras. (2 jam)
Pert 4. Feedforward
Peserta didik akan mempelajari salah satu konsep penting dari proses belajar algoritma Deep Learning yaitu Feedforward beserta hyper-parameters terkait seperti Epoch, Batch size dan Activation Function. (2 jam)
Pert 5. Backpropagation
Peserta didik akan mempelajari salah satu konsep penting dari proses belajar algoritma Deep Learning yaitu Backpropagation beserta hyper-parameters terkait seperti Loss Function, Learning Rate dan Optimizers. (2 jam)
Pert 6. Underfiting & Overfiting
Peserta didik akan mempelajari cara mengidentifikasi dan menyelesaikan dua masalah yang sering terjadi dalam proses belajar algoritma Deep Learning yaitu Underfitting & Overfitting. (2 jam)
Pert 7. Model Improvement
Peserta didik akan mempelajari beberapa teknik yang bisa dilakukan untuk meningkatkan performa dari algoritma Deep Learning dari sisi data dan algoritma. (2 jam)
Pert 8. Final Project & Team Presentation
Melakukan presentasi dan diskusi bersama terkait pemanfaatan algoritma Deep Learning untuk menyelesaikan masalah studi kasus Forest Fire. (2 jam)
Sudah ada ratusan mentee yang sukses belajar di program AI Mentorship kami. Kamu mau tahu kesan mereka? Yuk kita lihat testimoni yang diberikan langsung oleh mereka di sini.
Bila kamu memiliki pertanyaan terkait AI Mentorship atau pertanyaan terkait course ini, kamu dapat mengajukan pertanyaan tersebut di tanya admin.
