Deskripsi Kelas
Mata kuliah Deep Learning adalah salah satu mata pelajaran yang fokus pada pemahaman dan penerapan jaringan saraf tiruan (artificial neural networks) yang dalam dan kompleks. Deep learning merupakan cabang dari kecerdasan buatan (AI) yang telah menghasilkan kemajuan luar biasa dalam berbagai aplikasi, seperti pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, pengenalan suara, dan banyak lagi.
Apa Saja yang Akan Dipelajari?
Berikut adalah deskripsi lebih lanjut tentang mata kuliah Deep Learning:
- Tujuan Utama:
- Memahami konsep dasar jaringan saraf tiruan dalam konteks deep learning.
- Menguasai teknik-teknik pelatihan dan optimisasi jaringan saraf dalam kasus yang dalam dan kompleks.
- Memahami berbagai arsitektur jaringan saraf yang populer, seperti jaringan saraf konvolusi (CNN) dan jaringan saraf rekuren (RNN).
- Menerapkan deep learning dalam berbagai aplikasi, termasuk visi komputer, pemrosesan bahasa alami, dan pengenalan suara.
- Topik Utama:
- Pengantar ke deep learning dan sejarahnya.
- Konsep dasar jaringan saraf tiruan, seperti neuron, layer, dan bobot.
- Pelatihan jaringan saraf dengan metode backpropagation dan algoritma optimisasi, seperti stochastic gradient descent (SGD).
- Arsitektur jaringan saraf konvolusi (CNN) untuk pengolahan citra.
- Arsitektur jaringan saraf rekuren (RNN) untuk pemrosesan urutan data.
- Aplikasi deep learning dalam pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, dan pengenalan suara.
- Permasalahan etika dan keamanan dalam deep learning.
- Metode Pengajaran:
- Kuliah untuk menyampaikan teori dasar dan konsep deep learning.
- Praktikum atau proyek-proyek pemrograman untuk mengimplementasikan dan menerapkan jaringan saraf dalam praktik.
- Studi kasus dan analisis proyek-proyek deep learning nyata.
- Ujian dan tugas proyek untuk mengukur pemahaman dan kemampuan mahasiswa dalam deep learning.
- Keterkaitan dengan Bidang Lain:
- Deep learning berhubungan erat dengan ilmu komputer, kecerdasan buatan, dan statistik.
- Digunakan dalam berbagai industri, seperti teknologi informasi, pengolahan citra medis, otomotif, dan keuangan.
- Tujuan Karier:
- Mata kuliah Deep Learning membekali mahasiswa dengan pengetahuan dan keterampilan yang sangat relevan dalam bidang kecerdasan buatan dan teknologi informasi.
- Lulusan dapat mencari pekerjaan sebagai ilmuwan data, insinyur kecerdasan buatan, atau peneliti dalam bidang deep learning.
- Mereka juga dapat bekerja di perusahaan teknologi besar yang mengembangkan produk berbasis deep learning atau memulai perusahaan berbasis AI sendiri.
Mata kuliah Deep Learning sangat penting dalam mengembangkan pemahaman tentang salah satu cabang paling canggih dalam kecerdasan buatan dan memberikan landasan bagi karier dalam bidang AI dan machine learning.
