Fundamentals of Neural Networks and Deep Learning (dalam bahasa Inggris).

Kecerdasan buatan (artificial intelligence) mengubah setiap industri, dan jaringan saraf adalah teknologi dasar yang mendorong revolusi ini. Untuk benar-benar terlibat dengan AI, Anda harus memahami bagaimana model komputasi yang kuat ini bekerja. Kursus ini memberikan pengenalan komprehensif pada prinsip-prinsip jaringan saraf, dimulai dari inspirasi biologi dasar hingga arsitektur pembelajaran mendalam yang canggih yang digunakan saat ini. Anda akan mendapatkan kerangka konseptual yang diperlukan untuk membaca makalah teknis, terlibat dalam proyek AI, dan menghargai struktur dasar sistem cerdas modern. Apa yang akan Anda pelajari: Mengerti komponen dasar perceptron dan arsitektur jaringan saraf multi-lapisan. Belajar konsep matematika dasar di balik pelatihan jaringan, termasuk propagasi maju dan backpropagation. Terapkan pengetahuan fungsi aktivasi (misalnya, ReLU) dan teknik regularisasi yang digunakan dalam model pembelajaran mendalam. Menganalisis struktur dan tujuan arsitektur khusus seperti jaringan Convolutional (CNN) dan Recurrent (RNN). Praktik konseptualisasi bagaimana jaringan saraf diterapkan dalam tugas dunia nyata seperti pemrosesan gambar dan pemahaman bahasa alami. Mengeksplorasi pertimbangan etis dan dampak sosial dari penerapan model AI skala besar. Kursus ini dimulai dengan terminologi inti dan dasar matematika sebelum berkembang menjadi konsep praktis dari desain dan pelatihan jaringan. Kami kemudian memeriksa bagaimana model pembelajaran mendalam terstruktur dan diterapkan di berbagai domain. Kursus ini dirancang untuk pemula yang tertarik pada machine learning dan AI. Tidak ada pengalaman sebelumnya dalam matematika atau pemrograman tingkat lanjut yang diperlukan—hanya kemauan untuk membaca dan memahami konsep teknis. Mulai membangun pengetahuan dasar Anda tentang kecerdasan buatan hari ini.