Artificial Neural Network with TensorFlow & Keras

(Artificial) Neural network adalah sebuah model yang terinspirasi dari proses kerja otak manusia. Tiap neuron dalam otak manusia saling berhubungan dan informasi mengalir dari setiap neuron tersebut. Artificial Intelligence (AI) memerlukan data dan pengalaman untuk dijadikan pengetahuan, sama seperti manusia agar kecerdasannya bisa lebih baik. Deep Learning adalah salah satu cabang keilmuan dari Machine Learning (ML) yang menggunakan Deep Neural Network untuk menyelesaikan permasalahan pada domain ML. Saat ini terdapat cukup banyak framework untuk penggunaan deep learning. Beberapa yang cukup populer di antaranya adalah: Tensorflow dan Keras. Oleh karena itulah, pelatihan Artificial Neural Network with TensorFlow & Keras menjadi penting untuk diikuti.

TUJUAN & MANFAAT PELATIHAN

1. Peserta pelatihan mampu memahami konsep Artificial Neural Network dan implementasinya

MATERI PELATIHAN

Part 1: Artificial Neural Network Basics

1. Intro to Keras and neural networks
   • Processing data
   • Building and training neural networks
   • Validation and inference
   • Saving and loading models
2. Convolutional Neural Networks (CNNs)
   • Image processing
   • Building and training CNNs
   • Using CNNs for inference
3. Fine-tuning and transfer learning
   • Intro to fine-tuning and VGG16 model
   • Implement fine-tuning on VGG16 model
   • Using fine-tuned models for inference
   • Intro to MobileNet
   • Fine-tuning MobileNet on subset of data
4. Additional topics
   • Data augmentation
   • Keras' image labeling implementation
   • Achieving reproducible results
   • Learnable parameters

Part 2: Neural network model deployment

1. Deployment with Flask
   • Introduction to Flask and web services
   • Build a simple Flask app and web app
   • Send and receive data with Flask
   • Host neural network with Flask
   • Build neural network web app to interact with Flask service
   • Integrating data visualization with D3, DC, Crossfilter
   • Alternative ways to access neural network from Powershell and Curl
   • Information privacy and data protection
2. Deployment with TensorFlow.js
   • Introduction to client-side neural networks
   • Convert Keras model to TFJS model
   • Set up Node.js and Express
   • Build UI for neural network web app
   • Host a neural network with TFJS
   • Explore tensor operations through image processing
   • Examine tensor operations with debugger
   • Broadcasting tensors
   • Efficiency of hosting MobileNet in the browser

TARGET PESERTA PELATIHAN

• Semua pihak yang membutuhkan pengetahuan seputar Pelatihan Artificial Neural Network with TensorFlow & Keras

METODE PELATIHAN

• Penyampaian konsep
• Diskusi kelompok
• Latihan
• Studi kasus

Untuk informasi pelatihan dapat menghubungi kontak kami di sini

Untuk informasi dan permintaan In house training, dapat dilihat di sini

Apabila anda tidak menemukan pelatihan yang anda butuhkan, silahkan melakukan permintaan pelatihan di sini