Tutorial Deep Learning

Tutorial Keras ini memperkenalkan Anda pada deep learning di Python: pelajari cara melakukan prapemrosesan data, memodelkan, mengevaluasi, dan mengoptimalkan jaringan saraf.

Jelajahi konsep matematika dasar untuk data science dan deep learning seperti skalar dan vektor, determinan, dekomposisi nilai singular, dan lainnya.

Dalam tutorial ini, Anda akan mempelajari dan memahami cara membaca citra sidik jari berformat JPEG, lalu merekonstruksinya menggunakan convolutional autoencoder.

Pelajari apa itu Generative Adversarial Networks tanpa masuk ke detail matematika dan tulis kode GAN sederhana yang dapat membuat digit!

Dalam tutorial ini, Anda akan mempelajari cara mengimplementasikan aplikasi andal seperti Prisma menggunakan TensorFlow 2.0.

Pelajari lanskap fungsi aktivasi umum—dari ReLU yang andal hingga ketangguhan probabilistik softmax.

Memahami deep neural networks dan pentingnya dalam dunia deep learning modern pada kecerdasan buatan

Dalam tutorial ini, Anda akan mempelajari tentang Tensor, PyTorch, dan cara membuat jaringan saraf sederhana dengan PyTorch.

Dalam tutorial deep learning di R dengan paket keras dari RStudio ini, Anda akan belajar cara membangun Multi-Layer Perceptron (MLP).

Pelajari Jaringan Kolmogorov–Arnold (KAN), jenis jaringan saraf baru dengan keterjelasan dan akurasi yang lebih baik dibandingkan model tradisional.

Ada jumlah optimal lapisan tersembunyi dan neuron untuk jaringan saraf tiruan (ANN). Tutorial ini membahas pendekatan sederhana untuk menentukan jumlah optimal lapisan dan neuron untuk ANN.

Dalam tutorial ini, Anda akan mengimplementasikan sebuah paper pencitraan medis dengan deep learning menggunakan Python di Keras.