Deep Learning Menggunakan Convolutional Neural Network : Teori dan Aplikasi

Wahyudi Setiawan

Deskripsi ebook

Sinopsis Buku: Buku ini membahas tentang *Deep Learning* dengan fokus pada *Convolutional Neural Network (CNN)*, salah satu metode utama dalam bidang *Deep Learning*. Buku ini menjelaskan teori dan aplikasi dari CNN secara mendalam, termasuk struktur dasar jaringan saraf tiruan, mekanisme *convolutional layer*, *pooling layer*, serta peran penting dari *rectified linear unit (ReLU)* dalam pengolahan data. Selain itu, buku ini juga membahas berbagai teknik optimasi seperti *Gradient Descent*, *Momentum*, *AdaGrad*, *RMSProp*, dan *Adam*, yang digunakan untuk meningkatkan performa model dalam pelatihan. Dalam bab terpisah, buku ini juga menjelaskan konsep *Transfer Learning*, yang memungkinkan penggunaan model yang sudah dilatih untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam tugas baru. Selain itu, buku ini menyasar aspek penting dalam pengembangan model, seperti *data augmentation* dan pengukuran kinerja model, untuk memastikan hasil yang optimal. Buku ini sangat relevan bagi para akademisi, peneliti, dan praktisi di bidang *artificial intelligence*, *computer vision*, dan *machine learning*. Dengan pendekatan yang jelas dan sistematis, buku ini memberikan wawasan menyeluruh tentang *Deep Learning* dan penerapannya dalam berbagai bidang, termasuk medis, pertanian, industri, sipil, dan robotika. Buku ini sangat cocok sebagai referensi untuk memahami dan menerapkan teknik *Deep Learning* berbasis *Convolutional Neural Network* secara efektif.

Sinopsis ebook

Sinopsis Buku: Buku ini membahas tentang *Deep Learning* dengan fokus pada *Convolutional Neural Network (CNN)*, salah satu metode utama dalam bidang *Deep Learning*. Buku ini menjelaskan teori dan aplikasi dari CNN secara mendalam, termasuk struktur dasar jaringan saraf tiruan, mekanisme *convolutional layer*, *pooling layer*, serta peran penting dari *rectified linear unit (ReLU)* dalam pengolahan data. Selain itu, buku ini juga membahas berbagai teknik optimasi seperti *Gradient Descent*, *Momentum*, *AdaGrad*, *RMSProp*, dan *Adam*, yang digunakan untuk meningkatkan performa model dalam pelatihan. Dalam bab terpisah, buku ini juga menjelaskan konsep *Transfer Learning*, yang memungkinkan penggunaan model yang sudah dilatih untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam tugas baru. Selain itu, buku ini menyasar aspek penting dalam pengembangan model, seperti *data augmentation* dan pengukuran kinerja model, untuk memastikan hasil yang optimal. Buku ini sangat relevan bagi para akademisi, peneliti, dan praktisi di bidang *artificial intelligence*, *computer vision*, dan *machine learning*. Dengan pendekatan yang jelas dan sistematis, buku ini memberikan wawasan menyeluruh tentang *Deep Learning* dan penerapannya dalam berbagai bidang, termasuk medis, pertanian, industri, sipil, dan robotika. Buku ini sangat cocok sebagai referensi untuk memahami dan menerapkan teknik *Deep Learning* berbasis *Convolutional Neural Network* secara efektif.

Setelah membeli, anda dapat membaca konten tersebut melalui aplikasi-aplikasi di bawah ini: