Home / Data Science / Kursus/Jasa Machine Learning | Deep Learning Masterclass Menggunakan TensorFlow 2 Membuat 20 Projects
Kursus/Jasa Machine Learning | Deep Learning Masterclass Menggunakan TensorFlow 2 Membuat 20 Projects

Kursus/Jasa Machine Learning | Deep Learning Masterclass Menggunakan TensorFlow 2 Membuat 20 Projects

Kuasai Pembelajaran Mendalam dengan TensorFlow 2 dengan Computer Vision, Pemrosesan Bahasa Alami, Pengenalan & Penerapan Suara

Yang akan Anda pelajari

  • Dasar-dasar Tensor dan Variabel dengan Tensorflow
  • Dasar-dasar Tensorflow dan melatih jaringan neural dengan TensorFlow 2.
  • Jaringan Neural Konvolusional diterapkan pada Deteksi Malaria
  • Membangun model Tensorflow yang lebih canggih dengan API Fungsional, Subkelas Model, dan Lapisan Kustom
  • Mengevaluasi Model Klasifikasi menggunakan metrik yang berbeda seperti: Presisi, Perolehan, Akurasi, dan skor F1
  • Evaluasi Model Klasifikasi dengan Confusion Matrix dan Kurva ROC
  • Callback Tensorflow, Penjadwalan Kecepatan Pembelajaran, dan Pemeriksaan Model
  • Mengurangi Overfitting dan Underfitting dengan Dropout, Regularisasi, Augmentasi Data
  • Augmentasi data dengan TensorFlow menggunakan gambar TensorFlow dan Keras Layers
  • Strategi augmentasi tingkat lanjut seperti Cutmix dan Mixup
  • Augmentasi data dengan Albumentasi dengan TensorFlow 2 dan PyTorch
  • Kerugian dan Metrik Khusus di TensorFlow 2
  • Mode Eager dan Grafik di TensorFlow 2
  • Loop Pelatihan Khusus di TensorFlow 2
  • Mengintegrasikan Tensorboard dengan TensorFlow 2 untuk pencatatan data, melihat grafik model, penyetelan hyperparameter, dan pembuatan profil
  • Operasi Pembelajaran Mesin (MLOps) dengan Bobot dan Bias
  • Eksperimen pelacakan dengan Wandb
  • Penyetelan hyperparameter dengan Wandb
  • Pembuatan versi kumpulan data dengan Wandb
  • Pembuatan versi model dengan Wandb
  • Deteksi emosi manusia
  • Jaringan saraf konvolusional modern (Alexnet, Vggnet, Resnet, Mobilenet, EfficientNet)
  • Mentransfer pembelajaran
  • Memvisualisasikan lapisan perantara konvnet
  • Metode lulusan kamera
  • Penggabungan model dan ketidakseimbangan kelas
  • Transformer dalam Visi
  • Penerapan model
  • Konversi dari tensorflow ke Model Onnx
  • Pelatihan Sadar Kuantisasi
  • Membangun API dengan Fastapi
  • Menyebarkan API ke Cloud
  • Deteksi objek dari awal dengan YOLO
  • Segmentasi Gambar dari awal dengan model UNET
  • Orang Menghitung dari awal dengan Csrnet
  • Pembuatan digit dengan Variational autoencoders (VAE)
  • Pembuatan wajah dengan jaringan saraf permusuhan generatif (GAN)
  • Analisis Sentimen dengan jaringan saraf berulang, Model Perhatian, dan Transformer dari awal
  • Terjemahan Mesin Neural dengan jaringan saraf berulang, Model Perhatian, dan Transformer dari awal
  • Klasifikasi Maksud dengan Deberta pada transformator Huggingface
  • Terjemahan Mesin Neural dengan T5 di transformator Huggingface
  • Menjawab Pertanyaan Ekstraktif dengan Longformer di transformator Huggingface
  • Mesin pencari e-commerce dengan pengubah Kalimat
  • Pembuat Lirik dengan GPT2 di Huggingface Transformers
  • Koreksi Kesalahan Tata Bahasa dengan T5 pada transformator Huggingface
  • Bot Elon Musk dengan BlenderBot di transformator Huggingface

Deskripsi

Pembelajaran Mendalam adalah salah satu bidang paling populer dalam ilmu komputer saat ini. Ini memiliki aplikasi di banyak domain yang sangat bervariasi. Dengan diterbitkannya model pembelajaran mendalam yang jauh lebih efisien di awal tahun 2010-an, kami telah melihat kemajuan besar dalam bidang seni seperti Computer Vision, Natural Language Processing, Image Generation, dan Signal Processing.

Permintaan akan insinyur Pembelajaran Mendalam meroket dan para ahli di bidang ini dibayar tinggi , karena nilai mereka. Namun, memulai di bidang ini tidaklah mudah. Ada begitu banyak informasi di luar sana, sebagian besar sudah ketinggalan jaman dan sering kali tidak mempertimbangkan pemula

Dalam kursus ini, kami akan membawa Anda pada perjalanan menakjubkan di mana Anda akan menguasai berbagai konsep dengan pendekatan langkah demi langkah dan berbasis proyek. Anda akan menggunakan Tensorflow 2 (perpustakaan terpopuler di dunia untuk pembelajaran mendalam, dan dibuat oleh Google) dan Huggingface. Kita akan mulai dengan memahami cara membuat model yang sangat sederhana (seperti model regresi linier untuk prediksi harga mobil , pengklasifikasi teks untuk ulasan film, pengklasifikasi biner untuk prediksi malaria ) menggunakan transformator Tensorflow dan Huggingface, hingga model yang lebih canggih (seperti model deteksi objek dengan YOLO , model pembuat lirik dengan GPT2 dan pembuatan gambar dengan GAN )

Setelah melalui kursus ini dan melaksanakan berbagai proyek, Anda akan mengembangkan keahlian yang diperlukan untuk mengembangkan solusi pembelajaran mendalam modern yang dihadapi perusahaan teknologi besar.

Anda akan belajar:

  • Dasar-dasar Tensorflow (Tensor, Pembuatan model, pelatihan, dan evaluasi)
  • Algoritme Pembelajaran Mendalam seperti jaringan saraf konvolusional dan Vision Transformers
  • Evaluasi Model Klasifikasi ( Presisi, Recall, Akurasi, F1-score, Confusion Matrix, ROC Curve )
  • Mengurangi overfitting dengan augmentasi Data
  • Konsep Tensorflow tingkat lanjut seperti Kerugian dan Metrik Kustom, Mode Eager dan Grafik serta Loop Pelatihan Kustom, Tensorboard
  • Operasi Pembelajaran Mesin (MLOps ) dengan Bobot dan Bias (Pelacakan Eksperimen, Penyetelan Hyperparameter, Pembuatan Versi Set Data, Pembuatan Versi Model)
  • Klasifikasi Biner dengan deteksi Malaria
  • Klasifikasi Multikelas dengan Deteksi Emosi Manusia
  • Mentransfer pembelajaran dengan Convnets modern ( Vggnet, Resnet, Mobilenet, Efficientnet ) dan Vision Transformers (VITs)
  • Deteksi Objek dengan YOLO  (Anda Hanya Melihat Sekali)
  • Segmentasi Gambar dengan UNet
  • Orang Menghitung dengan Csrnet
  • Penerapan Model ( Distilasi, format Onnx, Kuantisasi, Fastapi, Heroku Cloud )
  • Pembuatan digit dengan Variational Autoencoders
  • Pembuatan wajah dengan Jaringan Neural Adversarial Generatif
  • Pemrosesan Awal Teks untuk Pemrosesan Bahasa Alami.
  • Algoritme Pembelajaran Mendalam seperti Jaringan Syaraf Berulang, Model Perhatian, Transformer, dan jaringan saraf konvolusional.
  • Analisis sentimen dengan RNN, Transformers, dan Huggingface Transformers (Deberta)
  • Transfer pembelajaran dengan Word2vec dan Transformers modern ( GPT, Bert, ULmfit, Deberta, T5… )
  • Terjemahan mesin dengan RNN, perhatian, transformator, dan Huggingface Transformers (T5)
  • Penerapan Model ( format Onnx, Kuantisasi, Fastapi, Heroku Cloud )
  • Klasifikasi Maksud dengan Deberta pada transformator Huggingface
  • Dinamakan Relasi Entitas dengan Roberta di Huggingface Transformers
  • Terjemahan Mesin Neural dengan T5 di transformator Huggingface
  • Menjawab Pertanyaan Ekstraktif dengan Longformer di transformator Huggingface
  • Mesin pencari e-commerce dengan pengubah Kalimat
  • Pembuat Lirik dengan GPT2 di Huggingface Transformers
  • Koreksi Kesalahan Tata Bahasa dengan T5 pada transformator Huggingface
  • Bot Elon Musk dengan BlenderBot di transformator Huggingface
  • Pengenalan ucapan dengan RNN

Jika Anda ingin melangkah lebih jauh dalam karier Anda, kursus ini diperuntukkan bagi Anda dan kami sangat bersemangat untuk membantu mencapai tujuan Anda!

Untuk siapa kursus ini:

  • Pengembang Python Pemula ingin tahu tentang Menerapkan Pembelajaran Mendalam untuk Visi Komputer dan Pemrosesan Bahasa Alami
  • Pembelajaran Mendalam untuk Visi Komputer Praktisi yang ingin menguasai cara kerja berbagai hal
  • Siapa pun yang ingin menguasai dasar-dasar deep learning dan juga mempraktikkan deep learning untuk computer vision menggunakan praktik terbaik di TensorFlow.
  • Praktisi Computer Vision yang ingin mempelajari bagaimana model visi komputer canggih dibuat dan dilatih menggunakan pembelajaran mendalam.
  • Praktisi Pemrosesan Bahasa Alami yang ingin mempelajari bagaimana model NLP canggih dibangun dan dilatih menggunakan pembelajaran mendalam.
  • Siapa pun yang ingin menerapkan Model ML
  • Pelajar yang menginginkan pendekatan praktis Pembelajaran Mendalam untuk Visi Komputer, Pemrosesan Bahasa Alami, dan Pengenalan Suara

About Jogja Multimedia

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

*

Scroll To Top