Introduction to Deep Learning and Neural Networks (RWDS009)

Deskripsi Training

Pelatihan ini memberikan pemahaman mendasar tentang deep learning dan neural networks, termasuk arsitektur, fungsi aktivasi, dan proses training model. Peserta akan mempelajari konsep forward dan backward propagation, optimisasi, serta penerapan jaringan saraf dalam berbagai kasus bisnis dan penelitian.

Daftar Sekarang

Silabus Training

• Modul 1: Introduction to Deep Learning
  Memahami konsep, sejarah, dan perkembangan deep learning.
• Modul 2: Neural Network Architecture
  Struktur jaringan saraf, layer, neuron, dan fungsi aktivasi.
• Modul 3: Forward and Backward Propagation
  Proses perhitungan output dan pembaruan bobot menggunakan algoritma backpropagation.
• Modul 4: Optimization Techniques
  Penggunaan optimizers seperti SGD, Adam, dan RMSprop.
• Modul 5: Regularization in Neural Networks
  Teknik pencegahan overfitting seperti dropout dan batch normalization.
• Modul 6: Implementing Neural Networks
  Penerapan jaringan saraf menggunakan framework seperti TensorFlow atau PyTorch.
• Modul 7: Case Studies
  Studi kasus penerapan deep learning di bidang computer vision, NLP, dan prediksi bisnis.

Contoh Kasus

Sebuah perusahaan e-commerce menggunakan deep learning untuk merekomendasikan produk kepada pelanggan. Dengan memanfaatkan neural network yang memproses data perilaku pengguna, perusahaan berhasil meningkatkan tingkat konversi pembelian sebesar 12%.