Kursus Online Gratis Deep Learning dengan Sertifikasi [2022]

Kemajuan dalam Ilmu Data mengubah industri dengan pesat, bahkan saat kita berbicara. Sementara pasar AI global diproyeksikan tumbuh hampir 54%, mencapai USD 22,6 miliar pada tahun 2021, pasar pembelajaran mendalam diperkirakan akan tumbuh pada CAGR 41,7% untuk mencapai ukuran pasar USD 18,16 miliar pada tahun 2023.

Statistik ini hanya membuktikan bahwa AI dan pembelajaran mendalam menguasai industri, menembus hampir setiap sektor, termasuk TI, perawatan kesehatan, pendidikan, game, dll. Aplikasi dan kasus penggunaan ML dan pembelajaran mendalam keduanya banyak dan beragam.

Mereka telah mengubah cara kita berinteraksi dengan dunia di sekitar kita, cara kita menjalani rutinitas sehari-hari, dan perilaku konsumsi kita. Dan tentu saja, teknologi zaman baru ini akan terus mengubah lingkungan dan kehidupan kita selama bertahun-tahun yang akan datang.

Apa itu Pembelajaran Mendalam?

Pembelajaran mendalam adalah bagian dari pembelajaran mesin yang bertujuan untuk melatih mesin melalui algoritme (jaringan saraf) yang terinspirasi dan dirancang sesuai dengan struktur otak biologis. Fokus utama pembelajaran mendalam adalah untuk mengajarkan mesin apa yang datang secara alami kepada manusia – untuk belajar melalui contoh dan pengalaman.

Pembelajaran mendalam menggunakan arsitektur jaringan saraf yang terdiri dari beberapa lapisan tersembunyi di dalamnya, mulai dari 2-3 hingga 150 lapisan. Dari sinilah nama “deep learning” berasal. Biasanya, kumpulan data besar (berlabel) digunakan untuk melatih model pembelajaran mendalam dan arsitektur jaringan saraf. Hal ini memungkinkan model untuk belajar dan beradaptasi dengan fitur langsung dari kumpulan data daripada mengandalkan ekstraksi fitur manual.

Pembelajaran mendalam melatih model komputer untuk melakukan tugas klasifikasi langsung dari data teks, gambar, atau audio. Ketika dilatih secara memadai, model pembelajaran mendalam mencapai akurasi tingkat tinggi, kadang-kadang bahkan mengungguli kemampuan manusia. Ini adalah teknologi pembelajaran mendalam yang menggerakkan mobil otonom, sistem pengenalan suara, asisten virtual, sistem deteksi penipuan, dan pemrosesan bahasa alami (NLP). Pelajari teknik pembelajaran yang mendalam.

Mengapa Pembelajaran Mendalam Itu Penting?

Pembelajaran mendalam dengan cepat mendapatkan popularitas di seluruh industri karena menjanjikan tingkat akurasi dan efisiensi yang tak tertandingi. Meskipun model pembelajaran mendalam umumnya dilatih pada data berlabel, setelah dilatih, mereka menjadi mahir dalam "pembelajaran tanpa pengawasan", yang berarti mereka dapat mengekstraksi wawasan berharga dari data mentah (tidak terstruktur atau tidak berlabel).

Inilah tepatnya mengapa pembelajaran mendalam sekarang digunakan di banyak bidang – mulai dari membuat diagnosis medis yang cepat dan akurat hingga meningkatkan personalisasi untuk perusahaan eCommerce.

Berikut adalah beberapa aplikasi pembelajaran mendalam

Mengemudi otomatis – Perusahaan seperti Google dan Tesla sedang bereksperimen dengan pembelajaran mendalam untuk meningkatkan mengemudi otomatis. Didukung oleh pembelajaran mendalam, mobil self-driving dapat secara otomatis mendeteksi objek seperti rambu berhenti, lampu lalu lintas, kendaraan, pejalan kaki, dll.

Otomasi industri – Saat ini, semakin banyak perusahaan yang menggunakan teknologi pembelajaran mendalam untuk meningkatkan keselamatan pekerja di unit manufaktur, terutama di sekitar alat berat. Sistem pembelajaran mendalam dapat secara otomatis mendeteksi ketika pekerja/objek tidak aman dan memperingatkan mereka, mencegah kecelakaan yang tidak diinginkan.

Aerospace – Organisasi kedirgantaraan menggunakan pembelajaran mendalam untuk mengidentifikasi objek dari satelit untuk menemukan area yang diminati dan mengidentifikasi zona aman/tidak aman untuk pasukan dan pendaratan pesawat ruang angkasa yang berhasil.

Penelitian medis – Pembelajaran mendalam memiliki kasus penggunaan yang luas di bidang penelitian medis. Misalnya, bekerja sama dengan NantWorks, para peneliti di UCLA mengembangkan mikroskop yang didukung oleh AI dan pembelajaran mendalam untuk mendeteksi sel kanker dalam beberapa milidetik – ratusan kali lebih cepat daripada metode lainnya.

Bantuan virtual – Pembelajaran mendalam adalah teknologi di balik terjemahan ucapan dan pendengaran otomatis. Asisten pribadi yang cerdas seperti Alexa dan Siri adalah dua contoh terbaik aplikasi pembelajaran mendalam untuk bantuan virtual.

Pengenalan visual – Teknologi pembelajaran mendalam digunakan untuk mengembangkan sistem pengenalan gambar yang canggih. Sistem ini dapat mengklasifikasikan dan mengurutkan gambar berdasarkan beberapa faktor seperti lokasi, tanggal, wajah, objek, dan peristiwa.

Deteksi penipuan – Industri BFSI memanfaatkan pembelajaran mendalam untuk mencegah dan meminimalkan aktivitas penipuan di domain digital. Model pembelajaran mendalam dilatih untuk mengidentifikasi pola transaksi pelanggan, skor kredit, dan setiap perilaku abnormal atau outlier dalam transaksi online mereka. Juga, teknik ML seperti klasifikasi dan regresi digunakan untuk deteksi penipuan.

Baca Juga: Prasyarat Pembelajaran Mendalam

Pelajari NLP gratis: Keuntungan upGrad

Ilmu Data dan AI adalah dua bidang yang paling banyak terjadi di industri saat ini, dan jika Anda ingin membangun karir di Ilmu Data, memperoleh pembelajaran mendalam dan keterampilan NLP akan terbukti bermanfaat bagi karir profesional Anda.

upGrad memiliki kursus pembelajaran mendalam gratis yang sempurna untuk calon Ilmu Data. Kursus pembelajaran mendalam gratis ini ditawarkan di bawah inisiatif Pembelajaran Start-Priceless. Ini adalah kursus yang dirancang dengan baik yang akan mengajarkan Anda dasar-dasar pembelajaran mendalam dan membantu membangun fondasi yang kuat dalam NLP.

Diajarkan oleh pakar dan mentor industri yang kompeten, Anda akan belajar tentang berbagai konsep pembelajaran mendalam, termasuk jaringan saraf, fungsi aktivasi, augmentasi data, dll. Menguasai konsep ini akan membantu Anda membangun proyek ML inovatif untuk memecahkan tantangan dunia nyata.

Kursus ini berlangsung selama empat minggu dan dibagi menjadi tiga modul

Matematika untuk Analisis Data

Modul ini berfokus pada pengajaran kandidat tentang alat dan teknik matematika penting yang diperlukan untuk memahami pembelajaran mendalam dan konsep NLP. Anda juga akan belajar tentang sintaks NumPy, array NumPy, dan pembersihan dan ekstraksi data melalui Python.

Pengantar Pembelajaran Mendalam

Modul kedua mengajarkan dasar-dasar jaringan saraf (Feedforward dan Backpropagation). Peserta didik juga akan mengembangkan proyek pembelajaran mendalam untuk mengidentifikasi angka tulisan tangan.

Pengantar Pemrosesan Bahasa Alami

Modul ketiga memperkenalkan peserta didik pada dasar-dasar NLP. Ini juga mengajarkan kandidat bagaimana menggunakan regex untuk membangun alat untuk koreksi ejaan, hashing fonetik, deteksi spam, dll.

Kesimpulannya, pembelajaran mendalam adalah keterampilan berharga yang dapat membuka peluang karir Ilmu Data yang menjanjikan. Karena semakin banyak organisasi mulai mengeksplorasi nuansa pembelajaran mendalam, peran pekerjaan baru akan muncul di bidang ini.

Harus Dibaca: Ide Proyek Pembelajaran Mendalam

Bagaimana Memulai

Untuk bergabung dengan kursus online pembelajaran mesin kami secara gratis, ikuti langkah-langkah sederhana ini:

• Buka halaman upStart kami
• Pilih kursus yang ingin Anda ikuti
• Daftar

Semua kursus yang ada di halaman awal kami tersedia secara gratis dan tidak memerlukan investasi uang apa pun. Kursus-kursus ini membantu Anda memulai perjalanan belajar Anda dan mengenal dasar-dasar mata pelajaran yang begitu rumit.

Daftar di sini untuk bergabung dengan kursus pembelajaran mesin gratis kami hari ini.

Jika Anda memiliki pertanyaan atau saran, beri tahu kami melalui komentar. Kami akan senang mendengar dari Anda.

Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang pembelajaran mesin, lihat PG Diploma IIIT-B & upGrad dalam Pembelajaran Mesin & AI yang dirancang untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 450+ jam pelatihan ketat, 30+ studi kasus & tugas, IIIT- B Status alumni, 5+ proyek batu penjuru praktis & bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.