Profesional Training Computer Vision (CV) untuk Perusahaan

Materi ini akan membawa peserta ke dalam dunia yang menarik dan inovatif ini dengan memberikan pemahaman mendalam tentang konsep dasar dan aplikasi teknologi Computer Vision. Peserta akan menjelajahi definisi serta peran krusial Computer Vision dalam pengembangan perangkat lunak modern. Materi ini mencakup dasar matematika yang diperlukan, seperti aljabar linear untuk pengolahan citra dan transformasi geometri, yang membentuk fondasi untuk pemahaman konsep-konsep lebih lanjut. Selain itu, peserta akan diperkenalkan ke OpenCV, library populer untuk pengolahan citra, dengan pembahasan instalasi, konfigurasi, dan penggunaan dasarnya. Melalui kombinasi teori, demonstrasi praktis, dan latihan, materi ini akan memberikan landasan kuat bagi peserta untuk menjelajahi topik-topik lebih lanjut dalam training Computer Vision, mempersiapkan mereka untuk memahami dan mengimplementasikan teknologi ini secara efektif dalam proyek-proyek masa depan.

Materi Pengolahan Citra Dasar akan membawa peserta melalui konsep-konsep kunci yang diperlukan untuk memahami dan memanipulasi data citra. Peserta akan memperoleh pemahaman mendalam tentang operasi dasar pada citra, termasuk teknik seperti blur, sharpen, dan segmentasi citra. Materi ini juga mencakup penerapan teknik dasar pengolahan citra menggunakan algoritma sederhana, memberikan wawasan praktis tentang cara memanipulasi dan meningkatkan citra. Dengan kombinasi teori dan implementasi praktis, peserta akan memperoleh keterampilan dasar yang diperlukan untuk memahami dan menerapkan teknik pengolahan citra dalam proyek-proyek lebih lanjut. Materi ini membentuk dasar yang kokoh untuk eksplorasi lebih lanjut dalam bidang Computer Vision, memungkinkan peserta untuk merespons dan menganalisis data visual dengan lebih baik.

Materi ini akan membekali peserta dengan pemahaman mendalam tentang salah satu library pengolahan citra dan Computer Vision paling populer, OpenCV. Dalam materi ini, peserta akan diajak melalui proses instalasi dan konfigurasi OpenCV, serta memahami dasar-dasar penggunaan library ini. Peserta akan belajar mengenai fungsi-fungsi dasar OpenCV untuk membaca, menulis, dan memanipulasi citra. Materi ini juga akan mencakup konsep transformasi citra, seperti deteksi tepi, penghalusan, dan perubahan warna menggunakan OpenCV. Dengan adanya sesi praktis, peserta akan dapat mengimplementasikan pengetahuan yang diperoleh dalam proyek-proyek sederhana, membekali mereka dengan keterampilan praktis yang diperlukan untuk bekerja dengan efektif menggunakan OpenCV dalam konteks Computer Vision.

Materi ini akan membimbing peserta melalui pemahaman mendalam tentang dasar-dasar serta aplikasi praktis dalam pengenalan gambar. Peserta akan mempelajari konsep-konsep kunci seperti supervised learning untuk klasifikasi gambar, dasar-dasar Convolutional Neural Networks (CNN), dan penerapan transfer learning menggunakan model pre-trained. Melalui diskusi teori yang mendalam dan implementasi praktis, peserta akan dapat membangun pemahaman yang kuat tentang teknik-teknik Image Recognition. Materi ini juga akan mencakup pembuatan dataset training dan testing, serta evaluasi dan fine-tuning model, mempersiapkan peserta untuk mengimplementasikan solusi Image Recognition yang efektif dalam berbagai konteks industri. Dengan fokus pada penerapan praktis, peserta akan memiliki dasar yang solid untuk mendekati proyek-proyek Image Recognition dengan percaya diri.

Materi ini akan memandu peserta melalui perjalanan mendalam dalam mengaplikasikan teknologi machine learning untuk pengenalan gambar. Peserta akan memahami konsep supervised learning, khususnya dalam konteks klasifikasi gambar, dan mempelajari arsitektur Convolutional Neural Networks (CNN) sebagai fondasi utama dalam Image Recognition. Materi ini akan membahas teknik transfer learning, memungkinkan peserta menggunakan model pre-trained untuk tugas khusus mereka. Melalui kombinasi antara teori dan implementasi praktis, peserta akan mendapatkan keterampilan untuk membangun, menguji, dan menyesuaikan model machine learning untuk meningkatkan kinerja pengenalan gambar. Dengan fokus pada aplikasi industri, peserta akan siap menghadapi tantangan nyata dalam menerapkan teknologi ini dalam proyek-proyek Image Recognition.

Materi ini akan membawa peserta ke dalam dunia teknologi yang memungkinkan identifikasi dan lokalisasi objek dalam gambar atau video. Peserta akan memahami konsep-konsep dasar Object Detection, termasuk definisi dan kasus penggunaannya. Materi ini akan membahas metode-metode populer dalam pengenalan objek, seperti Single Shot Multibox Detector (SSD), You Only Look Once (YOLO), dan Region-based CNN (R-CNN). Dengan pendekatan yang mencakup teori dan aplikasi praktis, peserta akan mendapatkan pemahaman mendalam dan keterampilan praktis yang diperlukan untuk mengenali dan mengekstrak objek dalam gambar dan video dengan akurasi tinggi. Materi ini membentuk landasan kuat untuk pemahaman lebih lanjut dan eksplorasi dalam bidang Object Detection.

Materi ini akan membimbing peserta melalui eksplorasi konsep-konsep canggih yang terkait dengan identifikasi dan lokalisasi objek menggunakan pendekatan deep learning. Peserta akan memahami konsep dasar deep learning, dengan fokus khusus pada aplikasinya dalam Object Detection. Materi ini mencakup algoritma-algoritma terkemuka seperti Single Shot Multibox Detector (SSD), You Only Look Once (YOLO), dan Region-based CNN (R-CNN), serta teknik transfer learning untuk memanfaatkan model pre-trained. Melalui kombinasi teori mendalam dan implementasi praktis, peserta akan dapat membangun, mengevaluasi, dan menyesuaikan model deep learning untuk meningkatkan akurasi dalam mendeteksi dan mengidentifikasi objek dalam gambar dan video. Materi ini membekali peserta dengan pengetahuan dan keterampilan praktis yang diperlukan untuk menyelami dunia Object Detection menggunakan pendekatan deep learning.

Materi ini akan memperkenalkan peserta pada dunia analisis wajah dalam bidang Computer Vision. Peserta akan memahami konsep dasar Facial Analysis, termasuk identifikasi dan interpretasi ekspresi wajah, atribut facial, serta analisis emosi manusia melalui gambar atau video. Materi ini mencakup teknologi-teknologi seperti deteksi wajah dengan OpenCV, pengenalan wajah menggunakan deep learning, dan aplikasi Facial Analysis dalam berbagai industri. Peserta akan terlibat dalam diskusi teori dan implementasi praktis, memungkinkan mereka untuk memahami dan mengaplikasikan konsep-konsep tersebut dalam proyek-proyek nyata. Dengan penekanan pada penerapan praktis, materi ini membekali peserta dengan landasan yang kuat untuk memahami dan mengimplementasikan teknologi Facial Analysis.

Materi ini akan membimbing peserta melalui pemahaman mendalam tentang teknologi canggih yang mampu mengidentifikasi dan mengenali wajah manusia. Peserta akan menjelajahi konsep dasar deteksi wajah dengan menggunakan OpenCV, serta penerapan pengenalan wajah dengan pendekatan deep learning. Materi ini mencakup teknik-teknik pengolahan citra, algoritma pengenalan wajah, dan implementasi model deep learning untuk memahami serta mengenali individu berdasarkan fitur wajah unik. Peserta akan terlibat dalam diskusi teori dan praktik langsung, memungkinkan mereka untuk memahami teknologi pengenalan wajah secara holistik dan mengimplementasikannya dalam berbagai konteks, mulai dari keamanan hingga pengalaman pengguna yang lebih personal di berbagai sektor industri. Materi ini memberikan landasan yang kuat untuk eksplorasi lebih lanjut dalam teknologi pengenalan wajah.