Tindak Lanjut Deep Learning 2025: Dari Dasar hingga Implementasi Proyek Nyata

TRIBUNPONTIANAK.CO.ID- Program Deep Learning biasanya melibatkan beberapa tahapan penting yang memungkinkan peserta memahami dan mengimplementasikan teknik-teknik dalam pembelajaran mendalam. 

Berikut adalah garis besar bagaimana program Deep Learning berlangsung:

Pengenalan dan Dasar Teori:

Memperkenalkan konsep dasar machine learning dan deep learning.
Menjelaskan arsitektur jaringan saraf (neural networks), termasuk jenis-jenisnya seperti CNN (Convolutional Neural Networks) dan RNN (Recurrent Neural Networks).

Persiapan Data:

Mengajarkan cara mengumpulkan, membersihkan, dan mempersiapkan dataset untuk model deep learning.
Memahami teknik augmentasi data dan normalisasi.

Membangun Model:

Mengajarkan cara membangun model deep learning menggunakan framework populer seperti TensorFlow atau PyTorch.
Memahami pemilihan arsitektur yang tepat untuk masalah tertentu.

• Contoh Kegiatan Proyek Based Learning di Satuan PAUD Pada Materi Kurikulum Merdeka 2025

Pelatihan Model:

Mengajari teknik-teknik pelatihan model, termasuk pengaturan hyperparameter, penggunaan optimizers, dan teknik regularisasi untuk mencegah overfitting.
Memperkenalkan konsep backpropagation dan loss function.

Evaluasi Model:

Mengajarkan cara mengevaluasi performa model menggunakan metrik seperti akurasi, precision, recall, dan F1 score.
Memahami teknik validasi, seperti cross-validation.

Implementasi dan Deployment:

Mengajarkan cara menerapkan model ke dalam aplikasi nyata dan bagaimana melakukan deployment.
Memperkenalkan teknik untuk mengoptimalkan model agar dapat berjalan secara efisien.

Proyek Praktis: