Compare
Pelajari konsep dasar dan implementasi Graph Neural Networks (GNN) untuk menangani data graf, termasuk pembuatan Graph Convolutional Networks (GCN), node classification, dan link prediction.
0 Lessons
Hours
Compare
Pelajari teknik-teknik untuk mengurangi ukuran dan meningkatkan efisiensi model machine learning tanpa mengorbankan performa, termasuk quantization, pruning, dan knowledge distillation.
0 Lessons
Hours
Compare
Pelajari konsep dan teknik dalam membangun model generatif untuk membuat data baru, mulai dari Variational Autoencoders hingga Generative Adversarial Networks (GANs).
0 Lessons
Hours
Compare
Pelajari teknik dan model lanjutan dalam Natural Language Processing untuk analisis dan pemrosesan teks yang kompleks.
0 Lessons
Hours
Compare
Pelajari teknik optimasi hyperparameter untuk meningkatkan performa model machine learning secara efektif.
0 Lessons
Hours
Compare
Pelajari teknik lanjutan dalam neural networks untuk menangani masalah kompleks dengan model yang lebih canggih dan efisien.
0 Lessons
Hours
Compare
Pelajari cara menangani dan menganalisis data deret waktu (time series) untuk mendapatkan wawasan yang lebih dalam dan melakukan prediksi yang akurat.
0 Lessons
Hours
Compare
Pelajari teknik dan metode untuk memilih fitur yang paling relevan dalam dataset Anda, meningkatkan performa dan efisiensi model machine learning.
0 Lessons
Hours
Compare
Pelajari dasar-dasar penggunaan Cisco Packet Tracer untuk membangun dan mensimulasikan jaringan komputer. Dalam kursus ini, Anda akan memahami cara menginstal, mengonfigurasi, dan menjalankan simulasi jaringan sederhana, termasuk konfigurasi perangkat seperti router dan switch, serta pengujian komunikasi menggunakan alat seperti ping.
0 Lessons
Hours