Daftar Isi[Bersembunyi][Menunjukkan]
- 1. Elemen AI
- 2. Python untuk Ilmu Data, AI & Pengembangan
- 3. AI untuk semua orang
- 4. AI untuk Kebaikan
- 5. Fondasi AI untuk Spesialisasi Semua Orang
- 6. Kecerdasan Buatan AZ 2023
- 7. Pengantar Kecerdasan Buatan (AI)
- 8. Spesialisasi Pembelajaran Mesin
- 9. Spesialisasi Pembelajaran Mendalam
- 10. Matematika untuk Pembelajaran Mesin dan Ilmu Data
- 11. Sertifikat Profesional AI Terapan IBM
- 12. Pengantar Visi Komputer dan Pemrosesan Gambar
- 13. Kelas Master Kecerdasan Buatan Modern: Bangun 6 Proyek
- 14. Kecerdasan Buatan dengan Pembelajaran Mesin, Pembelajaran Mendalam
- 15. Pembelajaran Mendalam AZ 2023
- Kesimpulan
Di dunia yang semakin terhubung dan didorong oleh data, kehadiran AI merupakan sebuah monumen bagi kecemerlangan manusia.
Inti dari AI, yang didasarkan pada emulasi mesin atas kecerdasan manusia, menemukan relevansinya dalam berbagai aplikasi, sehingga mendorong kemajuan disruptif di seluruh industri.
Dampaknya sangat besar dan luas, mulai dari layanan kesehatan, di mana diagnostik yang didukung AI memberikan diagnosis dini penyakit, hingga pendidikan, keuangan, dan lainnya.
Otomatisasi kemajuan pekerjaan rutin dalam analisis data, dan kemungkinan untuk ditingkatkan pengalaman pengguna hanyalah beberapa bidang di mana AI bersinar cemerlang.
Dinamika yang melekat pada bidang AI memerlukan komitmen untuk terus belajar. Karena batasan-batasan yang ada semakin kabur, tetap mengikuti perkembangan proses dan teknologi tidak hanya direkomendasikan, namun juga diperlukan.
Ini adalah area di mana penemuan-penemuan masa lalu akan segera menjadi standar masa kini, yang menggarisbawahi karakter inovasi yang bergerak cepat di tempat kerja. Pencarian relevansi tanpa henti di suatu wilayah yang dibumbui dengan perbaikan terus-menerus menekankan perlunya pengalaman belajar yang terus berkembang.
Selain itu, dengan meningkatnya kebutuhan akan pengetahuan AI, terdapat urgensi bagi para insinyur yang ambisius untuk menggali inti dari ilmu pengetahuan yang menarik ini.
Prospek menguraikan kompleksitas Mesin belajar, pembelajaran mendalam, dan jaringan saraf memikat.
Namun, jalan untuk menguasai AI sering kali dianggap sulit, terutama oleh mereka yang berada pada titik puncaknya. Pada titik inilah pentingnya kursus pendidikan yang terstruktur dengan baik menjadi jelas.
Saat kita memasuki bidang pendidikan AI, sejumlah besar kursus bermunculan untuk memenuhi lonjakan minat siswa.
Kursus-kursus ini, yang disesuaikan dengan kecepatan pembelajaran dan pengetahuan sebelumnya, berupaya untuk meratakan kurva pembelajaran, sehingga pengenalan AI tidak terlalu menakutkan.
Kumpulan kursus AI pilihan untuk pemula bertindak sebagai batu loncatan menuju dunia yang menarik ini. Kursus-kursus ini, yang dimaksudkan untuk memberikan landasan yang kuat, mencakup berbagai ide AI untuk memberikan pengetahuan menyeluruh.
Mereka memperjelas konsep dasar, memberikan pengalaman langsung, dan menawarkan gambaran tentang penerapan AI di dunia nyata.
Memulai jalur pembelajaran yang terorganisir ibarat membuka pintu menuju masa depan yang penuh kemungkinan. Jalan untuk menguasai AI bisa sangat menarik dan bermanfaat jika pelatihan yang tepat dilakukan.
Kumpulan kursus AI pilihan berikut ini dirancang untuk memberikan landasan yang kuat, mengobarkan minat, dan menyiapkan landasan bagi perjalanan yang memuaskan di bidang AI yang menarik.
1. Elemen AI
MinnaLearn dan Universitas Helsinki telah menciptakan serangkaian kursus online gratis yang revolusioner yang disebut The Elements of AI.
Tujuannya adalah untuk mengungkap misteri AI dan memungkinkan banyak orang, apa pun latar belakangnya, untuk memahaminya. Ada dua bagian utama kursus ini.
Bagian pertama, “Pengantar AI,” adalah modul sederhana yang tidak memerlukan pengetahuan pemrograman sebelumnya atau aritmatika tingkat lanjut. Ini ideal bagi siapa saja yang ingin mempelajari lebih lanjut tentang AI, kemungkinan-kemungkinannya, dan pengaruhnya terhadap kehidupan kita sehari-hari.
Bagian ini memberikan dasar yang kuat untuk memahami dasar-dasar AI. “Membangun AI”, bagian kedua, mengeksplorasi algoritme secara lebih rinci yang memungkinkan terciptanya teknik AI.
Untuk keterlibatan penuh dalam pelajaran yang lebih teknis ini, disarankan beberapa pengetahuan dasar tentang pemrograman Python.
Ini sempurna bagi individu yang ingin mendalami lebih jauh penerapan pengembangan AI dan melampaui hal-hal mendasar.
Elemen AI menonjol karena dedikasinya dalam mendemokratisasi dan memberdayakan pengetahuan AI. Mempelajari seluk beluk AI tidak sepenting memahami potensi penerapannya di berbagai industri.
Kursus ini menekankan bahwa AI bukan hanya untuk para insinyur tetapi untuk semua orang yang tertarik dengan masa depan teknologi, dan AI mempromosikan berbagai penggunaan teknologi.
2. Python untuk Ilmu Data, AI & Pengembangan
“Python untuk Ilmu DataKursus , AI & Pengembangan”, yang diproduksi oleh IBM dan tersedia di Coursera, adalah kursus komprehensif yang dimaksudkan untuk memperkenalkan pelajar pada dunia pemrograman Python.
Khususnya di bidang ilmu data, kecerdasan buatan, dan pengembangan.
Dengan format kursus ramah pemula ini, Anda dapat belajar pemrograman dengan Python dalam beberapa jam, bahkan jika Anda tidak memiliki keahlian pemrograman sebelumnya.
Anda akan memperoleh pemahaman dasar tentang Python sepanjang kursus, yang mencakup variabel, struktur data, ekspresi, dan tipe data.
Anda akan mahir dalam percabangan, loop, fungsi, objek, dan kelas dalam logika pemrograman Python. Penggunaan pustaka Python—seperti Pandas, Numpy, dan Beautiful Soup—yang penting untuk analisis dan manipulasi data juga dibahas dalam kursus ini.
Metodologi praktis kursus ini adalah salah satu ciri khasnya. Selama praktek laboratorium dengan Notebook Jupyter, Anda akan dapat menggunakan pengetahuan yang baru Anda peroleh.
Karena memungkinkan Anda menangani data asli dan mengatasi permasalahan aktual, pengalaman praktis ini sangat berharga.
Setelah menyelesaikan kursus, Anda akan semakin percaya diri dalam menggunakan Python untuk membuat program sederhana, berinteraksi dengan data, dan mengotomatisasi pekerjaan sehari-hari.
Berbagai macam industri, termasuk pengembangan perangkat lunak, rekayasa data, kecerdasan buatan, DevOps, serta ilmu data dan analitik, dapat memperoleh manfaat dari keterampilan yang Anda peroleh.
3. AI untuk semua orang
“AI untuk Semua Orang”, sebuah kursus yang disediakan oleh deeplearning.ai, dirancang bagi siapa saja yang ingin mempelajari potensi revolusioner dari kecerdasan buatan tanpa harus terpaku pada detailnya.
Kursus ini memandu Anda memahami implikasi sosial dan komersial dari kecerdasan buatan sambil menawarkan pemahaman menyeluruh tentang apa yang dapat dan tidak dapat dicapai oleh kecerdasan buatan.
Terlepas dari keahlian teknis seseorang, hal ini bertujuan untuk mengungkap prinsip-prinsip AI dan membuatnya dapat dipahami oleh khalayak yang lebih luas.
Selama kursus ini, Anda akan mempelajari lebih lanjut tentang cara kerja pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam, dua bidang kecerdasan buatan yang banyak menarik minat akhir-akhir ini.
Selain itu, Anda akan mempelajari studi kasus dunia nyata yang menunjukkan kegunaan kecerdasan buatan di berbagai sektor.
Untuk memastikan bahwa siswa siap membuat penilaian yang bijaksana dalam bidangnya, kursus ini juga membahas masalah etika seputar AI.
Fokus pada implikasi komersial AI dalam “AI untuk Semua Orang” adalah salah satu komponennya yang paling menonjol.
Peserta akan memperoleh pengetahuan tentang taktik untuk menciptakan perusahaan yang berpusat pada data dan belajar bagaimana berhasil melewati revolusi AI di perusahaan mereka sendiri.
Peserta didik akan lulus dari kursus ini dengan keterampilan yang diperlukan untuk menerapkan metode berbasis AI dalam aktivitas profesional mereka, selain pemahaman dasar di bidangnya.
4. AI untuk Kebaikan
Kursus “AI untuk Kebaikan” adalah inisiatif mutakhir dari deeplearning.ai yang bertujuan menggunakan kecerdasan buatan untuk memecahkan masalah global yang sulit.
Kursus ini menawarkan kesempatan langka untuk mengembangkan kemampuan yang memadukan kecerdasan komputer dan manusia untuk mendapatkan efek menguntungkan di dunia nyata.
Buku ini dirancang agar mudah dipahami oleh para profesional, pelajar, dan siapa pun yang antusias dalam memperbaiki masyarakat dan lingkungan.
Anda akan mempelajari landasan metodologis untuk membuat proyek AI sepanjang kursus.
Untuk proyek yang berpusat pada pemantauan keanekaragaman hayati, energi angin, polusi udara, dan manajemen bencana, Anda akan mengevaluasi data dan membuat model AI.
Untuk memberi Anda pemahaman praktis tentang aplikasi AI, kursus ini juga mengkaji studi kasus dunia nyata yang berkaitan dengan kesehatan masyarakat, perubahan iklim, dan manajemen bencana.
Anda akan menemukan cara membuat model AI untuk meningkatkan prediktabilitas pembangkit listrik tenaga angin, pemanfaatannya visi komputer teknik untuk mengenali dan mengkategorikan hewan untuk pemantauan keanekaragaman hayati, dan menilai kualitas udara menggunakan jaringan saraf.
Kursus ini juga mencakup penggunaan teknik pemrosesan bahasa alami untuk mengirim pesan teks setelah bencana dan mengembangkan jalur klasifikasi gambar untuk penilaian kerusakan menggunakan foto satelit.
Kerangka proyek AI for Good, Notebook Jupyter, visi komputer, pembelajaran mesin yang diawasi, pemrosesan bahasa alami, analisis data eksplorasi, dan banyak lagi adalah beberapa keterampilan yang akan Anda peroleh.
Anda akan memiliki keterampilan dan informasi yang diperlukan untuk mengerjakan proyek AI untuk Kebaikan dan menciptakan produk yang menggunakan AI untuk tujuan lingkungan dan kemanusiaan pada akhir kursus.
5. Yayasan AI untuk Semua Orang Spesialisasi
Kursus komprehensif “Yayasan AI untuk Spesialisasi Semua Orang” yang ditawarkan IBM di Coursera dimaksudkan untuk memperkenalkan siswa pada bidang kecerdasan buatan (AI). Spesialisasi ini tidak memerlukan pengetahuan pemrograman dan dirancang untuk mereka yang memiliki sedikit atau tanpa pengalaman dengan AI.
Bagi siswa yang tertarik mempelajari dampak AI dan kemungkinan revolusionernya bagi masyarakat dan bisnis, ini adalah tempat yang bagus untuk memulai.
Tiga kursus membentuk spesialisasi, masing-masing berkonsentrasi pada bidang kecerdasan buatan yang berbeda. Pada kursus pertama, “Pengantar Kecerdasan Buatan (AI),” siswa diberikan pemahaman umum tentang teknologi, kegunaannya, dan bagaimana teknologi mengubah masyarakat.
Anda akan mendapatkan pengetahuan tentang etika AI, belajar mendalam, jaringan saraf, pembelajaran mesin, dan topik terkait lainnya.
Kursus kedua mempelajari penggunaan layanan Watson AI, berjudul “Memulai AI menggunakan IBM Watson.”
Anda akan menemukan cara memaksimalkan tugas dalam lingkungan kerja dan meningkatkan produktivitas menggunakan program seperti Watson Studio. Fitur dan fungsi Layanan IBM Watson dalam siklus hidup AI juga dibahas dalam kursus ini.
Kursus terakhir, “Membangun Chatbot yang Didukung AI Tanpa Pemrograman,” berfokus pada pembuatan chatbot tanpa perlu menulis kode.
Keunggulan chatbots, cara memanfaatkan Watson Assistant untuk membuat chatbot yang ramah pengguna, dan cara mengintegrasikannya dengan situs web semuanya akan dibahas.
Anda akan menyelesaikan sejumlah tugas kode langsung selama spesialisasi. Chatbot dukungan pelanggan yang didukung AI Watson di situs web akan dibuat, diuji, dan diimplementasikan pada akhirnya.
6. Kecerdasan Buatan AZ 2023
Kursus “Artificial Intelligence AZ 2023” yang dirancang dengan tepat membuka tambang pengetahuan yang memungkinkan Anda menggali lebih dalam dunia Kecerdasan Buatan (AI).
Kursus ini memandu Anda memahami dasar-dasarnya sejak awal, memastikan bahwa landasan yang kuat telah dibangun.
Kompleksitas kecerdasan buatan terungkap seiring berjalannya waktu, memberikan wawasan tentang potensi kuat dari teknologi inovatif ini. Setiap modul dalam kursus ini dikembangkan berdasarkan modul sebelumnya, dengan tujuan memfasilitasi pembelajaran progresif.
Hal ini membuat lintasan pembelajaran Anda lebih cepat, yang memfasilitasi asimilasi gagasan AI yang rumit dan jauh lebih mudah. Di sini, tugas-tugas praktis yang menarik dan sangat perseptif digunakan untuk mempertajam pemahaman Anda.
Anda akan mendapatkan kesempatan untuk bekerja dengan data dunia nyata, dan Anda akan senang dengan tantangan untuk mendapatkan wawasan berharga dari data tersebut.
Kursus ini menonjol karena kemampuannya untuk mengungkap ide-ide teoretis melalui penerapan di dunia nyata. Daripada hanya menjadi konsumen informasi yang pasif, Anda didorong ke dalam lingkungan belajar yang dinamis.
Ada beberapa kendala dalam mata kuliah ini yang akan menguji kemampuan Anda dalam berpikir kritis dan memecahkan masalah.
Kursus ini membekali Anda dengan keterampilan yang diperlukan untuk menggunakan informasi ini dengan sukses, selain memberi Anda pengetahuan yang diperlukan.
7. Pengantar Kecerdasan Buatan (AI)
Benamkan diri Anda dalam bidang kecerdasan buatan yang menarik dengan mengikuti kursus “Pengantar Kecerdasan Buatan (AI)” Coursera.
Kursus ini memastikan landasan yang kuat dalam ide inti AI dan membuka jalan untuk pemahaman mendalam di bidang ini.
Anda dibimbing sejak awal melalui jalur pembelajaran ketat yang secara cermat mengungkapkan banyak aspek kecerdasan buatan.
Cara materi disusun dalam kursus memastikan bahwa pengetahuan dibangun secara bertahap dan setiap modul mengalir secara alami ke modul berikutnya.
Metode yang dipertimbangkan dengan baik ini memupuk pemahaman mendalam tentang konsep AI selain membuat pembelajaran lebih mudah.
Program ini mencakup berbagai mata pelajaran, termasuk pembelajaran mendalam, pembelajaran mesin, jaringan saraf, dan banyak lagi.
Anda mempelajari inti kecerdasan buatan dan menyelidiki mekanisme yang menggerakkan sistem cerdas—Anda tidak hanya melihat sekilas saja.
Kursus ini diisi dengan latihan praktis yang memberi Anda pendekatan langsung dalam belajar. Terlibat dengan kumpulan data dunia nyata adalah pengalaman menarik dan instruktif yang diberikan kepada Anda.
Anda dipaksa memasuki lingkungan belajar yang menarik dan dinamis oleh kursus, yang tidak menjadikan Anda siswa pasif.
Tujuan kursus ini adalah untuk menguji kemampuan Anda berpikir kritis dan memecahkan masalah. Menerapkan pengetahuan dalam situasi dunia nyata yang relevan sama pentingnya dengan sekadar menerimanya.
8. Spesialisasi Pembelajaran Mesin
Universitas Stanford dan DeepLearning.ai menyediakan Spesialisasi Pembelajaran Mesin.
Program AI lengkap yang ditawarkan oleh Coursera dimaksudkan untuk memberikan siswa dasar yang kuat dalam teori AI serta kemampuan pembelajaran mesin yang berguna.
Peserta dalam spesialisasi ini akan menjelajahi berbagai mata pelajaran pembelajaran mesin. Awalnya, mereka akan menggunakan alat Python terkenal seperti NumPy dan scikit-learn untuk membangun model pembelajaran mesin.
Strategi pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi tercakup dalam kursus ini.
Anda akan mempelajari cara membuat dan melatih model untuk masalah klasifikasi dan prediksi biner, seperti regresi logistik dan linier, menggunakan pembelajaran yang diawasi. Selain itu, Anda akan menerima pelatihan jaringan neural praktis menggunakan TensorFlow untuk klasifikasi kelas jamak.
Kursus ini mencakup pengelompokan dan deteksi anomali dalam konteks pembelajaran tanpa pengawasan, memberikan siswa alat yang mereka butuhkan untuk bekerja dengan data yang tidak memiliki jawaban berlabel.
Spesialisasi ini juga mencakup teknik ansambel pohon, seperti pohon yang dikuatkan, hutan acak, dan pohon keputusan.
Penekanan kursus ini pada pengembangan sistem pemberi rekomendasi melalui teknik pembelajaran mendalam berbasis konten dan strategi pemfilteran kolaboratif adalah salah satu ciri khasnya.
Selain itu, dalam penguatan pembelajaran model diperkenalkan kepada Anda. Fokus spesialisasinya adalah pada praktik terbaik pengembangan pembelajaran mesin, yang menjamin bahwa model yang dibuat siswa sangat sesuai dengan tugas dan data di dunia nyata.
Anda akan lulus dari program ini dengan pemahaman yang kuat tentang ide-ide pembelajaran mesin dasar serta keterampilan langsung yang diperlukan untuk menggunakan metode ini guna mengatasi masalah sulit di dunia nyata.
9. Spesialisasi Pembelajaran Dalam
DeepLearning. Spesialisasi Pembelajaran Mendalam AI adalah kurikulum pengantar yang memperkenalkan siswa pada pembelajaran mendalam dan kecerdasan buatan.
Sifat kursus online yang lugas, singkat, dan mandiri ini, yang diajarkan oleh pionir pembelajaran mesin Andrew Ng, membuatnya dapat diakses oleh individu yang baru memulai petualangan AI mereka.
Dimulai dengan ide dasar jaringan saraf, Anda akan mempelajari berbagai mata pelajaran pembelajaran mendalam dalam spesialisasi ini.
Anda akan memperoleh pengetahuan tentang komponen penting arsitektur jaringan saraf serta cara membangun, melatih, dan menggunakan jaringan saraf dalam yang terhubung sepenuhnya.
Kursus ini juga mengeksplorasi perkembangan teknologi utama yang mendasari penerapan pembelajaran mendalam. Seiring kemajuan Anda, Anda akan mempelajari strategi yang berguna untuk meluncurkan proyek AI dan membangun portofolio yang relevan dengan industri.
TensorFlow, transformator, jaringan saraf convolutional, jaringan saraf berulang, jaringan saraf tiruan, dan pemrograman Python semuanya tercakup dalam spesialisasi ini.
Memori jangka pendek panjang (LSTM), model perhatian, pemrosesan bahasa alami, deteksi objek dan segmentasi, sistem pengenalan wajah, pengoptimalan, penyetelan hyperparameter, pembelajaran mesin, pembelajaran transfer, propagasi mundur, dan sistem pengenalan wajah adalah beberapa topik lain yang akan Anda pelajari.
Lima kelas yang masing-masing berkonsentrasi pada aspek pembelajaran mendalam yang berbeda membentuk kerangka program.
Jaringan saraf dan pembelajaran mendalam, pengoptimalan jaringan saraf dalam, proyek pembelajaran mesin organisasi, jaringan saraf konvolusional, dan model urutan adalah beberapa contohnya.
Setiap kursus dimaksudkan untuk dibangun berdasarkan kursus sebelumnya, menjamin pemahaman menyeluruh tentang pembelajaran mendalam.
10. Matematika untuk Pembelajaran Mesin dan Ilmu Data
Spesialisasi “Matematika untuk Pembelajaran Mesin dan Ilmu Data” DeepLearning.AI adalah kurikulum ramah pemula yang membekali pelajar dengan kotak peralatan matematika dasar yang diperlukan untuk pembelajaran mesin.
Kursus ini ideal bagi siapa saja yang ingin meningkatkan dasar-dasar matematika mereka untuk pekerjaan di bidang pembelajaran mesin dan ilmu data, karena kursus ini hanya memerlukan matematika tingkat sekolah menengah atas sebagai prasyarat.
Kursus ini akan mengajarkan Anda topik matematika penting seperti kalkulus, aljabar linier, statistik, dan probabilitas. Kemampuan mendasar ini diperlukan untuk memahami dan menerapkan secara efisien algoritma pembelajaran mesin.
Kursus ini dibagi menjadi tiga bagian: Aljabar Linier untuk Pembelajaran Mesin dan Ilmu Data, Kalkulus untuk Pembelajaran Mesin dan Ilmu Data, serta Probabilitas dan Statistik untuk Pembelajaran Mesin dan Ilmu Data.
Anda akan mulai dengan mempelajari vektor, matriks, transformasi linier, dan nilai eigen, yang semuanya penting untuk memahami model pembelajaran mesin.
Kursus ini kemudian menggali lebih dalam tentang kalkulus, mengajarkan Anda tentang turunan, gradien, dan teknik pengoptimalan sejenisnya keturunan gradien, semuanya diperlukan untuk melatih jaringan saraf.
Di bagian probabilitas dan statistik, Anda akan belajar tentang variabel acak, teorema Bayes, distribusi Gaussian, dan pengujian hipotesis, serta alat statistik untuk analisis data.
Di akhir kursus, Anda akan memiliki pengetahuan menyeluruh tentang konsep matematika yang mendasari perilaku algoritmik dan cara mengadaptasinya untuk implementasi khusus.
Pengusaha menghargai bakat-bakat ini, dan mereka akan membantu Anda mengatasi pertanyaan wawancara pembelajaran mesin dan mendapatkan pekerjaan ideal Anda.
11. Sertifikat Profesional AI Terapan IBM
Sertifikat Profesional AI Terapan IBM, yang tersedia di Coursera, adalah kurikulum komprehensif yang dirancang untuk membantu Anda memulai di bidang kecerdasan buatan.
Kursus ini, dipimpin oleh spesialis IBM, sangat ideal untuk pemula dan tidak memerlukan pengetahuan pemrograman atau kecerdasan buatan sebelumnya.
Dengan perkiraan jangka waktu penyelesaian tiga bulan dengan sepuluh jam per minggu, ini cukup fleksibel untuk memungkinkan Anda belajar dengan kecepatan Anda sendiri.
Anda akan memperoleh pemahaman menyeluruh tentang kecerdasan buatan (AI), kegunaannya, dan kasus penggunaannya dalam kursus ini.
Untuk memulai, pahami arti kecerdasan buatan dan definisikan konsep seperti pembelajaran mendalam, pembelajaran mesin, dan jaringan saraf.
Belajar membuat chatbot AI dan asisten virtual di situs web tanpa pengetahuan pemrograman apa pun adalah salah satu fitur kursus.
Kursus ini mencakup kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, pemrograman Python, Watson AI, chatbots, pembelajaran mendalam, dan antarmuka pemrograman aplikasi (API).
Anda juga akan mempelajari ilmu data, menyelidiki teknologi seperti layanan IBM Watson AI, OpenCV, dan API untuk menciptakan solusi yang didukung AI melalui kode.
Spesialisasi ini terdiri dari enam kursus, yang masing-masing berfokus pada topik berbeda tentang AI terapan. Pengenalan AI, pembuatan chatbot yang didukung AI,
Python untuk ilmu data, mengembangkan aplikasi AI dengan Python dan Flask, dan membangun aplikasi AI menggunakan Watson API adalah beberapa topik yang dibahas.
Setiap kursus dimaksudkan untuk mengembangkan kursus sebelumnya, menawarkan pemahaman menyeluruh tentang AI terapan.
12. Pengantar Visi Komputer dan Pemrosesan Gambar
Dipersembahkan oleh IBM di Coursera, kursus “Pengantar Visi Komputer dan Pemrosesan Gambar” adalah kursus ramah pemula yang bertujuan untuk memperkenalkan siswa pada bidang visi komputer yang menarik.
Visi komputer memiliki aplikasi di berbagai industri, termasuk robotika, augmented reality, dan mobil tanpa pengemudi.
Meskipun diperlukan keakraban dengan pemrograman Python dan aritmatika sekolah menengah, kursus ini tidak memerlukan keahlian sebelumnya dalam pembelajaran mesin atau visi komputer.
Anda akan belajar menjelaskan bagaimana computer vision digunakan di banyak sektor serta cara mengatasi masalah computer vision dengan menggunakan metode pemrosesan dan analisis gambar dalam kursus ini.
Untuk melakukan tugas pemrosesan gambar dasar seperti identifikasi objek dan klasifikasi gambar, Anda akan menggunakan Python, Pillow, dan OpenCV.
Membuat pengklasifikasi gambar dengan pendekatan pembelajaran terawasi adalah topik lain yang dibahas dalam kursus ini. Enam modul membentuk struktur kursus, dan masing-masing modul berfokus pada bidang pemrosesan gambar dan visi komputer yang berbeda.
Ini mencakup topik-topik seperti gambaran umum visi komputer, pengenalan objek, klasifikasi gambar pembelajaran mesin, pemrosesan gambar menggunakan OpenCV dan Pillow, jaringan saraf, dan pembelajaran mendalam, serta kasus proyek pada klasifikasi rambu lalu lintas.
Mata kuliah ini menekankan pembelajaran terapan dibandingkan pemahaman teoretis semata. Dengan mengerjakan proyek praktis, Anda akan mengembangkan portofolio pencapaian Anda yang menunjukkan kemampuan Anda dalam pemrosesan gambar dan visi komputer.
Jupyter Labs dan Computer Vision Learning Studio (CV Studio), sumber pembelajaran computer vision gratis, akan digabungkan di laboratorium.
Anda dapat mengunggah, melatih, dan menguji pengklasifikasi gambar unik dan model deteksi Anda sendiri dengan CV Studio.
13. Kelas Master Kecerdasan Buatan Modern: Bangun 6 Proyek
Kursus “Kelas Master Kecerdasan Buatan Modern: Bangun 6 Proyek” di Udemy akan membawa Anda pada perjalanan mendebarkan ke jantung kecerdasan buatan.
Kursus yang direncanakan dengan cermat ini menggunakan lingkungan pembelajaran berbasis proyek yang menarik untuk memberikan kombinasi pengetahuan akademis dan keterampilan praktis.
Anda akan menemukan bahwa setiap proyek dalam lingkungan pembelajaran ini dirancang untuk mengungkap aspek kecerdasan buatan yang berbeda, memberikan pemahaman komprehensif tentang bidang tersebut.
Dari pembelajaran mesin hingga pembelajaran mendalam hingga bidang jaringan saraf yang menarik, program ini dikemas dengan subjek yang menarik.
Dengan bantuan enam proyek berbeda, Anda akan mempelajari sisi praktis kecerdasan buatan (AI), menjadikan pengalaman belajar Anda dinamis dan menawan.
Untuk memastikan bahwa Anda tidak hanya mempelajari teori tetapi juga mengembangkan kemampuan untuk menerapkan solusi AI, kursus ini berfokus pada praktik praktis.
Setiap proyek yang Anda kerjakan merupakan satu langkah lebih dekat untuk menjadi ahli dalam metode dan teknologi yang penting di sektor AI.
Anda adalah peserta aktif yang menerima tantangan dan mengungkapkan keajaiban yang dapat dihasilkan oleh kecerdasan buatan, bukan hanya siswa yang pasif.
Dengan menawarkan platform di mana kreativitas dan kemampuan pemecahan masalah Anda disempurnakan melalui proyek-proyek praktis, kursus “Kelas Master Kecerdasan Buatan Modern: Membangun 6 Proyek” melampaui teknik pembelajaran konvensional.
Kapasitas Anda untuk mengembangkan, membangun, dan meningkatkan aplikasi AI akan meningkat pesat seiring kemajuan Anda dalam kursus ini.
14. Kecerdasan Buatan dengan Pembelajaran Mesin, Pembelajaran Mendalam
Kursus “Kecerdasan Buatan dengan Pembelajaran Mesin, Pembelajaran Mendalam” bertindak sebagai panduan bagi Anda selama penyelidikan.
Ia menawarkan sintesis teori dan pengalaman yang kaya saat ia mengeksplorasi algoritma dan metode dasar yang mendorong kecerdasan buatan (AI) kontemporer.
Kursus ini menggabungkan Pembelajaran Mesin (ML) dengan Pembelajaran Mendalam (DL) untuk memberi Anda alat yang Anda perlukan untuk menavigasi lingkungan data yang rumit. Pemahaman mendalam tentang AI, ML, dan DL didorong oleh cara modul kursus disusun.
Dengan menghapus lapisan algoritme, mereka memandu Anda memahami alasan di baliknya. Untuk menjamin pemahaman yang komprehensif, perkuliahan teori, dan kegiatan praktik saling terkait.
Kapasitas Anda untuk menciptakan sistem cerdas yang dapat belajar dari data akan meningkat berkat pengerjaan proyek di dunia nyata.
Daya tarik pembelajaran mesin (ML) dan pembelajaran mendalam (DL) adalah kemampuannya untuk menemukan pola dalam data—kemampuan penting yang dikembangkan dengan cermat dalam kursus ini.
Dengan memandu Anda melewati labirin jaringan saraf, bidang misterius pembelajaran mendalam akan menjadi lebih mudah didekati.
Selain itu, dengan memperjelas konsep pembelajaran yang diawasi, tidak diawasi, dan penguatan, kursus ini mengungkap misteri bidang pembelajaran mesin.
Anda akan mendapatkan pemahaman praktis tentang persiapan data, penilaian model, dan pendekatan pengoptimalan dari kursus ini, yang menjamin bahwa Anda memahami prinsip-prinsipnya.
Pelatihan ini juga memperjelas proses pembuatan, penyempurnaan, dan peningkatan model untuk menghasilkan perkiraan yang tepat. Aktivitas ini mendorong Anda untuk menggunakan apa yang telah Anda pelajari, yang meningkatkan penguasaan dan pemahaman.
15. Pembelajaran Mendalam AZ 2023
Jelajahi dunia wawasan berbasis data dengan mendaftar di kursus “Deep Learning AZ 2023”. Kursus ini berfungsi sebagai mercusuar, menunjukkan cara untuk menjadi mahir dalam pembelajaran mendalam, yang merupakan cabang penting dari kecerdasan buatan.
Hal ini membuat medan pembelajaran mendalam yang sulit dapat dipahami dengan membedah jaringan saraf dengan komponen-komponennya yang dirancang dengan susah payah.
Anda akan belajar tentang cara kerja jaringan saraf konvolusional dan berulang seiring kemajuan Anda melalui kursus, yang akan memberi Anda pemahaman yang kuat tentang bagaimana komputer menerima dan memproses data yang rumit.
Kursus ini juga mencakup pembelajaran tanpa pengawasan, memperkenalkan Anda pada sains dan seni mengajar komputer untuk menemukan pola dalam data yang tidak berlabel.
Landasan kursus ini adalah komponen praktisnya, yang menyediakan sarana untuk menerapkan pengetahuan akademis untuk digunakan dalam situasi praktis.
Anda akan mengerjakan proyek menantang yang menguji kemampuan Anda untuk melamar model pembelajaran mendalam untuk mengatasi permasalahan mendesak.
Tugas-tugas ini adalah tempat bermain untuk mengasah kemampuan Anda dan memastikan Anda memahami dasar-dasar pembelajaran mendalam, bukan sekadar ujian.
Memahami cara menggunakan Keras dan TensorFlow, dua alat dasar untuk membuat dan menyempurnakan model deep-learning yang andal, adalah salah satu pembelajaran utama kursus ini.
Selain itu, Anda akan menjelajahi pemrosesan bahasa alami, yang akan mengarah pada bidang interaksi mesin-manusia yang menarik.
Untuk menjamin pemahaman komprehensif tentang pembelajaran mendalam, kursus ini juga menavigasi lautan pembelajaran penguatan.
Kesimpulan
Pada awalnya, memilah-milah sejumlah besar kursus AI yang dapat diakses oleh pemula mungkin tampak seperti tugas yang berat. Namun begitu Anda memulainya, jalan untuk memahami dasar-dasar kecerdasan buatan pastinya sangat mengasyikkan.
Kursus yang dirancang dengan cermat ini memberikan kombinasi pengetahuan akademis dan pengalaman dunia nyata untuk membantu pemula menavigasi bidang kecerdasan buatan yang rumit.
Lingkungan belajar yang menarik diciptakan oleh tutorial interaktif dan proyek praktis yang menjadi andalan sebagian besar kursus pengantar.
Selain memberikan pengetahuan yang diperlukan, mereka juga menumbuhkan rasa ingin tahu dan rasa sukses pada siswa.
Bantuan dan materi menyeluruh yang ditawarkan dalam kursus ini bertindak sebagai landasan yang kuat, mendorong calon mahasiswa memasuki masa depan yang penuh dengan inovasi teknologi.
Tinggalkan Balasan