Neural Network and Deep Learning Specialization – HRD SPOT
Neural Network

Neural Network and Deep Learning Specialization

★★★★★

Instruktur Pelatihan

Kelas ini akan dijalankan bila sudah
terkumpul lebih dari 3 peserta.
16-17 Maret 2022
09.00-16.00 WIB
Yogyakarta
éL Hotel Royale Malioboro*
Hotel Emersia Malioboro*
Hotel Ibis Malioboro*
Aveta Hotel Malioboro*
Abadi Malioboro*
*Hotel masih tentative.
Rp 5.175.000

*Harga tidak termasuk pajak

B O O K I N G

Jika Anda ingin masuk ke AI mutakhir, pelatihan ini akan membantu Anda melakukannya. Deep learning Engineering sangat dicari, dan mastering deep learning akan memberi Anda banyak peluang karir baru. Deep Learning juga merupakan “kekuatan super” baru yang memungkinkan Anda membangun sistem AI yang tidak mungkin dilakukan beberapa tahun lalu.

Dalam pelatihan ini juga akan mengajarkan Anda cara kerja Deep Learning, bukan hanya menyajikan deskripsi sepintas atau tingkat permukaan. Sehingga anda akan dapat menerapkan pembelajaran mendalam ke aplikasi Anda sendiri. Pelatihan ini adalah tahap pertama apabila anda ingin menjadi seorang yang memiliki spesialisasi Deep Learning. 

Apa yang akan Anda dapatkan dalam pelatihan ini?

  • Peserta pelatihan mampu memahami tren teknologi utama yang mendorong Deep Learning.
  • Peserta pelatihan mampu memahami dan membangun, melatih, dan menerapkan jaringan neural dalam yang terhubung sepenuhnya.
  • Peserta pelatihan mampu memahami cara mengimplementasikan jaringan saraf yang efisien (vektorisasi).
  • Peserta pelatihan mampu memahami parameter kunci dalam arsitektur jaringan saraf.

Outline Materi

Introduction to deep learning

  • What is a neural network?
  • Supervised learning with neural networks
  • Deep learning taking off

Neural networks Basics

  • Binary Classification
  • Logistic Regression
  • Logistic Regression Cost Function
  • Gradient Descent
  • Derivatives
  • Computation Graph
  • Derivatives with a computation graph
  • Logistic regression gradient Descent

Shallow neural Networks

  • Neural networks Overview
  • Neural network Representation
  • Computing a natural networks output
  • Vectorizing across multiple examples
  • Explanation for vectorized implementation
  • Activation functions
  • Derivatives of activation functions
  • Gradient descent for neural networks
  • Backpropagation intuition

Deep Neural Networks

  • Deep L-layer neural network
  • Forward propagation in a deep network
  • Getting your matrix dimension right
  • Building blocks of deep neural networks
  • Forward and backward propagation

Fasilitas Training

  • Modul pelatihan dan seminar kit.
  • Sertifikat pelatihan dari penyelenggara training.
  • Makan siang dan coffee break.
  • Souvenir, selama persediaan masih ada.
  • Tidak termasuk penginapan dan transportasi.

Protokol Covid-19 Selama Pelatihan

Kewajiban peserta dan pengajar

  • Wajib menggunakan masker.
  • Wajib mencuci tangan secara berkala.
  • Wajib menjaga jarak.
  • Wajib memastikan diri tidak sedang mengalami gejala yang mengarah pada infeksi Covid-19, misalnya sedang demam atau batuk.

Kewajiban penyelenggara pelatihan

  • Memastikan ruangan dan perlengkapan pelatihan steril.
  • Menyediakan ruang kelas dengan kapasitas 50% dari biasanya.
  • Melakukan pengukuran suhu tubuh peserta sebelum memasuki hotel/tempat pelatihan.
Kelas ini akan dijalankan bila sudah
terkumpul lebih dari 2 peserta.
16-17 Februari 2022
09.00-15.00 WIB
Tempat Pelatihan
Online by ZOOM
Rp 3.500.000

*Harga tidak termasuk pajak

B O O K I N G

Jika Anda ingin masuk ke AI mutakhir, pelatihan ini akan membantu Anda melakukannya. Deep learning Engineering sangat dicari, dan mastering deep learning akan memberi Anda banyak peluang karir baru. Deep Learning juga merupakan “kekuatan super” baru yang memungkinkan Anda membangun sistem AI yang tidak mungkin dilakukan beberapa tahun lalu.

Dalam pelatihan ini juga akan mengajarkan Anda cara kerja Deep Learning, bukan hanya menyajikan deskripsi sepintas atau tingkat permukaan. Sehingga anda akan dapat menerapkan pembelajaran mendalam ke aplikasi Anda sendiri. Pelatihan ini adalah tahap pertama apabila anda ingin menjadi seorang yang memiliki spesialisasi Deep Learning. 

Apa yang akan Anda dapatkan dalam pelatihan ini?

  • Peserta pelatihan mampu memahami tren teknologi utama yang mendorong Deep Learning.
  • Peserta pelatihan mampu memahami dan membangun, melatih, dan menerapkan jaringan neural dalam yang terhubung sepenuhnya.
  • Peserta pelatihan mampu memahami cara mengimplementasikan jaringan saraf yang efisien (vektorisasi).
  • Peserta pelatihan mampu memahami parameter kunci dalam arsitektur jaringan saraf.

Outline Materi

Introduction to deep learning

  • What is a neural network?
  • Supervised learning with neural networks
  • Deep learning taking off

Neural networks Basics

  • Binary Classification
  • Logistic Regression
  • Logistic Regression Cost Function
  • Gradient Descent
  • Derivatives
  • Computation Graph
  • Derivatives with a computation graph
  • Logistic regression gradient Descent

Shallow neural Networks

  • Neural networks Overview
  • Neural network Representation
  • Computing a natural networks output
  • Vectorizing across multiple examples
  • Explanation for vectorized implementation
  • Activation functions
  • Derivatives of activation functions
  • Gradient descent for neural networks
  • Backpropagation intuition

Deep Neural Networks

  • Deep L-layer neural network
  • Forward propagation in a deep network
  • Getting your matrix dimension right
  • Building blocks of deep neural networks
  • Forward and backward propagation

Metode Penyampaian

  • Pembelajaran dengan metode video conference by Zoom.
  • Program berlangsung selama 2 hari, total durasi 10 jam.
  • Waktu pembelajaran pukul 09.00-15.00 WIB.
  • Materi disampaikan dengan pemaparan, tanya jawab, dan latihan.

Fasilitas Training

  • Modul pelatihan dalam bentuk softcopy.
  • Sertifikat pelatihan diberikan dalam bentuk e-certificate.
  • Bila membutuhkan sertifikat cetak, akan dikirimkan lewat jasa kurir.
  • Souvenir, selama persediaan masih ada.

Ketentuan Online Workshop

Apa yang harus dilakukan peserta?

  • Menyiapkan komputer yang mendukung kamera dan mikrofon.
  • Menyiapkan Koneksi internet yang stabil.
  • Menyiapkan alat tulis untuk mencatat.
  • Tidak mematikan kamera selama pembelajaran berlangsung, kecuali atas arahan fasilitator.

Bagaimana cara mengikutinya?

  • Pelatihan menggunakan aplikasi video conference, seperti Zoom, Google Meet, atau aplikasi sejenis.
  • Penyelenggara akan memberikan undangan kepada peserta terdaftar.
  • Lihat cara menggunakan aplikasi video conference di sini.

Khusus untuk kebutuhan inhouse (minimal 10 peserta), silahkan isi formulir berikut :

Permintaan Proposal Inhouse