Training TensorFlow: Advanced Techniques Specialization
Pelatihan TensorFlow: Advanced Techniques Specialization dirancang untuk mengembangkan kemampuan praktis dan mendalam dalam membangun dan mengoptimalkan model Deep Learning menggunakan framework TensorFlow. Setelah dasar-dasar Machine Learning dan Deep Learning dipelajari, penggunaan teknik lanjutan sangat diperlukan untuk menciptakan solusi yang lebih kompleks dan efisien dalam pengolahan data besar dan aplikasi dunia nyata. TensorFlow, sebagai salah satu framework terkemuka, memberikan fleksibilitas dan kekuatan untuk menciptakan model yang skalabel, baik untuk keperluan penelitian maupun implementasi industri.
Pelatihan ini mencakup berbagai teknik lanjutan, termasuk pembelajaran transfer, generative adversarial networks (GANs), teknik optimasi lanjutan, serta penerapan reinforcement learning. Selain itu, peserta juga akan mempelajari cara untuk mengoptimalkan performa model dengan menggunakan teknik-teknik seperti model deployment, penggunaan distributed computing, serta implementasi model dalam lingkungan produksi.
Pelatihan ini sangat cocok bagi para profesional dan praktisi yang ingin memperdalam pengetahuan dan keterampilan mereka dalam Deep Learning dan TensorFlow, dengan tujuan untuk menciptakan aplikasi AI yang lebih kuat dan efektif di berbagai bidang, seperti visi komputer, pemrosesan bahasa alami, dan automasi cerdas.
Pelatihan ini merupakan turunan dari keilmuan Artificial Intelligence (AI) dan Deep Learning, yang pada dasarnya berada dalam cabang Machine Learning.
Penjabaran konsep dan silabus dari training
1.1. Deskripsi Pelatihan
Pelatihan TensorFlow: Advanced Techniques Specialization adalah program pembelajaran yang dirancang untuk memperdalam pemahaman dan keterampilan peserta dalam mengembangkan, mengoptimalkan, dan menerapkan model Deep Learning yang kompleks menggunakan framework TensorFlow. Pelatihan ini fokus pada teknik-teknik lanjutan dalam Machine Learning dan Artificial Intelligence (AI), termasuk pembelajaran transfer, generative adversarial networks (GANs), dan reinforcement learning.
Peserta akan mempelajari cara membangun model-model AI yang lebih canggih dan scalable, serta memanfaatkan TensorFlow untuk mengatasi tantangan dalam pengolahan data besar, pengembangan model yang efisien, dan penerapan model dalam lingkungan produksi. Selain itu, pelatihan ini juga membekali peserta dengan keterampilan dalam optimasi model, teknik distributed computing, dan model deployment untuk meningkatkan performa model dalam aplikasi dunia nyata.
1.2. Materi Pelatihan
1. Pengenalan dan Persiapan untuk TensorFlow Advanced Techniques
• Review dasar TensorFlow dan konsep Deep Learning
• Pengenalan pada konsep model lanjutan dan arsitektur neural network
• Teknik optimasi dan pengolahan data dalam TensorFlow
2. Pembelajaran Transfer (Transfer Learning)
• Konsep dan penerapan pembelajaran transfer
• Penggunaan model pralatih (pre-trained models) untuk transfer learning
• Implementasi pembelajaran transfer dalam TensorFlow untuk pengenalan gambar dan teks
3. Generative Adversarial Networks (GANs)
• Konsep dasar GANs dan arsitekturnya
• Penerapan GANs dalam menghasilkan data baru (gambar, teks, dll.)
• Menggunakan TensorFlow untuk membangun dan melatih GANs
4. Reinforcement Learning
• Pengenalan pada Reinforcement Learning dan algoritma terkait
• Teknik model Q-learning dan Deep Q Networks (DQN)
• Implementasi Reinforcement Learning menggunakan TensorFlow untuk aplikasi dalam game dan robotik
5. Optimasi dan Deployment Model
• Teknik lanjutan dalam optimasi model Deep Learning
• Menggunakan teknik regularisasi dan fine-tuning
• Deployment model TensorFlow ke lingkungan produksi menggunakan TensorFlow Serving dan TensorFlow Lite
6. Distributed Computing untuk Deep Learning
• Pengenalan pada distributed computing dan pembelajaran paralel
• Menerapkan teknik distribusi menggunakan TensorFlow untuk meningkatkan kinerja pelatihan model
• Menggunakan TensorFlow dengan GPU/TPU untuk akselerasi pelatihan
7. Studi Kasus dan Implementasi
• Mengimplementasikan studi kasus nyata menggunakan TensorFlow untuk aplikasi pengolahan citra, teks, dan suara
• Penggunaan teknik-teknik lanjutan dalam menyelesaikan masalah dunia nyata
• Evaluasi hasil dan optimasi model
1.3. Tujuan Pelatihan
1. Memahami dan menerapkan teknik-teknik lanjutan dalam Deep Learning, seperti transfer learning, GANs, dan reinforcement learning.
2. Membangun dan mengoptimalkan model-model AI yang lebih kompleks menggunakan TensorFlow untuk berbagai aplikasi, termasuk pengolahan citra, teks, dan data sequential.
3. Menggunakan TensorFlow untuk mengimplementasikan dan melatih model-model generatif, seperti GANs, dan memahami cara mereka bekerja dalam menghasilkan data baru.
4. Menerapkan Reinforcement Learning dengan menggunakan algoritma seperti Deep Q Networks (DQN) untuk membangun model yang dapat belajar dari interaksi dengan lingkungan.
5. Mengoptimalkan performa model Deep Learning dengan teknik-teknik optimasi lanjutan, termasuk penggunaan GPU/TPU untuk pelatihan lebih cepat.
6. Mendeploy dan mengoptimalkan model yang dibangun untuk digunakan dalam lingkungan produksi menggunakan alat-alat TensorFlow seperti TensorFlow Serving dan TensorFlow Lite.
7. Menyelesaikan studi kasus dan aplikasi nyata dalam berbagai bidang menggunakan teknik-teknik lanjutan yang dipelajari selama pelatihan.
Teknis Penyelenggaraan Pelatihan TensorFlow: Advanced Techniques Specialization
terkait informasi mengenai teknis penyelenggaraan silahkan klik tautan di informasi yang diinginkan :
Investasi dan Jadwal Pelatihan TensorFlow: Advanced Techniques Specialization
bila anda ingin mengetahui detail mengenai investasi dan jadwal pelatihan silahkan klik tautan dibawah ini :
3.1. Investasi Pelatihan TensorFlow: Advanced Techniques Specialization
3.2. Jadwal Pelatihan TensorFlow: Advanced Techniques Specialization
Mengapa Pelatihan TensorFlow: Advanced Techniques Specialization hingga Pelaksanaan harus bekerjasama dengan PT. Golden Regency Consulting
Pertanyaan selanjutnya yang akan muncul adalah mengapa harus dengan GRC Training. Berikut adalah keuntungan yang dapat diambil bila bekerjasama dengan GRC Training.
- Materi dapat disesuaikan dengan kebutuhan peserta.
- Kami merupakan penyelenggara pelatihan yang berpengalaman, telah berdiri sejak 7 Tahun silam.
- Memiliki Sumber Daya Trainer yang berpengalaman dalam mengajar maupun pengalaman dalam praktek.
- Pelaksanaan Pelatihan mengikuti waktu dari calon peserta.
- Tidak perlu menunggu kuota peserta, kami menyediakan kelas private.
- Konsultasi post event dengan trainer.
Permohonan Proposal Pelatihan TensorFlow: Advanced Techniques Specialization
Kemudian apa yang harus dilakukan, bila calon peserta ingin mendaftarkan atau meminta proposal Pelatihan. Selanjutnya cukup dengan mengisi formulir klik disini. namun bila ingin menanyakan hal hal terkait Pelatihan bisa menghubungi kami di nomor whatsapp.
Tertarik bekerja sama dengan GRC Training? Dan ingin mengadakan pelatihan bersama kami? Sila hubungi kami pada nomor berikut 081802214168 (Puguh) atau ingin konsultasi terlebih dahulu melalui whatsapp kami di link berikut.[AL]
