Mahir Data Analyst Series: Introduction to Deep Learning and Python for Deep Learning (Part 7)

Deskripsi Pelatihan:
Pelatihan ini adalah Bagian Ketujuh dari rangkaian “Mahir Data Analyst Series”. Pelatihan ini dirancang khusus untuk memberikan pemahaman mendalam tentang konsep deep learning serta penerapannya menggunakan Python. Peserta akan mempelajari teknik dan alat terbaru dalam deep learning, dengan fokus pada implementasi praktis dan pemecahan masalah dunia nyata menggunakan teknologi Python.

Kamu bisa mengikuti Pelatihan Mahir Data Analyst Series lainnya:
1. Mahir Data Analyst Series: All about Python (Part 1)
https://pijarmahir.id/course/mahir-data-analyst-series-part-1
2. Mahir Data Analyst Series: Data Wrangling (Part 2)
https://pijarmahir.id/course/mahir-data-analyst-series-part-2
3. Mahir Data Analyst Series: Data Visualization (Part 3)
https://pijarmahir.id/course/mahir-data-analyst-series-part-3
4. Mahir Data Analyst Series: Statistics for Data Science (Part 4)
https://pijarmahir.id/course/mahir-data-analyst-series-part-4
5. Mahir Data Analyst Series: Structured Query Language (SQL) (Part 5)
https://pijarmahir.id/course/mahir-data-analyst-series-part-5
6. Mahir Data Analyst Series: Business Acumen, Presentation, and Storytelling (Part 6)
https://pijarmahir.id/course/mahir-data-analyst-series-part-6
7. Mahir Data Analyst Series: Supervised and Unsupervised Learning (Part 8)
https://pijarmahir.id/course/mahir-data-analyst-series-part-8
8. Mahir Data Analyst Series: Regularization, Hyperparameter, and Optimization of Deep Learning (Part 9)
https://pijarmahir.id/course/mahir-data-analyst-series-part-9

Apa yang Akan Dipelajari:
1. Pendahuluan.
2. Perbedaan AI - ML - NN - dan DL.
3. Neural Network Part 1.
4. Neural Network Part 2.
5. Neural Network Part 3.
6. Keras & Tensorflow​.
7. Pytorch​.

Apa yang Akan Kamu Dapatkan:
1. Memahami konsep-konsep lanjutan dalam deep learning.
2. Mampu Menggunakan pustaka Python yang populer seperti TensorFlow, Keras, dan PyTorch.
3. Mampu mengimplementasikan model-model deep learning untuk berbagai jenis data, termasuk citra dan teks.
4. Mampu mengidentifikasi dan menyelesaikan tantangan yang sering dihadapi dalam proyek deep learning
5. Mampu menyelesaikan studi kasus nyata yang melibatkan analisis data dan pembuatan model deep learning yang efektif.

Cocok untuk Kamu yang:
1. Peserta yang memiliki ketertarikan di bidang Pemrograman dan Statistik.
2. Peserta yang ingin pindah karir menjadi seorang Data Analyst.
3. Data Analyst pemula.

Total Durasi:
44 menit.

Expert:
Revalda Putawara
Data Scientist at PT Telekomunikasi Indonesia, Tbk.