Compare
Kenali konsep dasar Reinforcement Learning (RL) dan pelajari cara membuat agent AI untuk memecahkan berbagai masalah pengambilan keputusan, termasuk bermain permainan sederhana seperti Tic-Tac-Toe.
0 Lessons
Hours
Compare
Pelajari cara mempublikasikan dan melayani model AI dengan berbagai metode seperti Flask, TensorFlow Serving, Docker, Pickle, Joblib, dan FastAPI untuk memastikan model siap digunakan dalam produksi.
0 Lessons
Hours
Compare
Pelajari bagaimana memahami dan menjelaskan keputusan yang dibuat oleh model AI menggunakan teknik Explainable AI (XAI) seperti LIME, SHAP Values, Feature Importance, Visualisasi Layer CNN, dan Grad-CAM.
0 Lessons
Hours
Compare
Pelajari teknik optimalisasi dan regularisasi untuk meningkatkan dan menstabilkan performa model machine learning, termasuk L1 dan L2 regularization, Elastic Net, Early Stopping, Gradient Clipping, dan Bayesian Optimization.
0 Lessons
Hours
Compare
Pelajari teknik ensemble yang dapat meningkatkan performa model machine learning, mulai dari Bagging, Boosting, hingga Stacking dan Blending untuk menghasilkan model yang lebih kuat dan akurat.
0 Lessons
Hours
Compare
Pelajari konsep dasar Neural Networks termasuk cara membuat jaringan sederhana dengan TensorFlow, memahami backpropagation, dan menggunakan berbagai optimizer untuk pelatihan model.
0 Lessons
Hours
Compare
Pelajari dasar-dasar Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) termasuk teknik tokenisasi, vektorisasi teks, analisis sentimen, dan tag POS menggunakan alat populer seperti NLTK, TextBlob, dan SpaCy.
0 Lessons
Hours
Compare
Pelajari cara menggunakan model pra-terlatih untuk mempercepat pengembangan model AI dalam klasifikasi gambar dengan transfer learning.
0 Lessons
Hours
Compare
Pelajari teknik mengekstraksi fitur dari gambar untuk mempersiapkan data sebelum digunakan dalam model machine learning.
0 Lessons
Hours