tonton sekarang
56 Siswa
42 Pelajaran
Pemula

Apa Yang Akan Kamu Pelajari?

  • Belajar memprogram kode Profesional - tidak cuma salin dan tempel Membangun proyek nyata - kamu akan mengerjakan proyek yang membantumu mengingat materi yang kamu pelajari Buat apps keren yang bisa melakukan prediksi Membuat apps luar bisa yang bisa mengklasifikasikan tulisan tangan manusia

Kurikulum

6j 52m
Bagian 2: Dasar-Dasar Python
37:28
Fungsi, Kondisi & Loop dalam Python
09:50
Array & Tuple in Python
13:52
Mengimpor Modul dalam Python
05:22
Bagian 3: Membangun Model Klasifikasi
1:07:44
Pengantar Dataset Iris
03:28
Datasets: Fitur & Label Terjelaskan
07:39
Memuat Dataset / Memeriksa & Mempersiapkan Data
09:27
Membuat / Melatih sebuah KNeighbors Classifier
09:42
Menguji Akurasi Prediksi dengan Data Uji
12:08
Membuat KNeighborsClassifier Milikmu Sendiri
18:00
Apa Itu scikit-learn-Kenapa harus Menggunakannya?
03:52
Memasang scikit-learn & scipy dengan Anaconda
03:28
Bagian 4: Membuat Jaringan Saraf Convolutional
2:02:06
Apa itu Keras? Kenapa Harus Menggunakannya?
08:01
Apa Itu Convolutional Neural Network (CNN) (Jaringan Saraf Convolutional)?
26:30
Memasang Keras Dengan Anaconda
04:38
Mempersiapkan Dataset untuk sebuah CNN
17:38
Membangun / Memvisualisasikan sebuah CNN menggunakan Sequential: Part 1
14:07
Membangun / Memvisualisasikan sebuah CNN menggunakan Sequential: Part 2
19:40
Melatih CNN / Mengevaluasi Akurasi / Menyimpan ke dalam disk
17:53
Mengganti Lingkungan Python / Merubahnya ke Model Core ML
13:39
Bagian 5: Membuat Aplikasi Rekognisi Tulisan Tangan
1:13:39
Pengantar App – Tulisan Tangan
02:56
Membuat Interface / Menyambungkan
11:42
Menggambar di lauar
21:01
Mengimpor Model Core ML / Membaca Metadata
05:16
Memanfaatkan Core ML / Vision Untuk Membuat Prediksi
17:31
Menangani / Menampilkan Hasil Prediksi
15:13
Bagian 6: Dasar-Dasar Core ML
1:20:37
Pengantar App – Analisis Foto Core ML
04:25
Apa Itu Machine Learning?
07:46
Apa Itu Core ML?
05:03
Membuat Proyek Xcode
02:43
Membuat ImageVC dalam Interface Builder / Menyambungkan
07:40
Membuat ImageCell & Subclass / Menyambungkan
08:13
Membuat File Pembantu FoodItems
07:02
Membuat Custom 3x3 Grid UICollectionViewFlowLayout
09:12
Memilih, Mengunduh, Mengimpor Model Core ML
05:18
Mengoper Gambar Melalui Model Core ML
12:18
Menangani Hasil Prediksi Core ML
09:42
Tantangan – Analisis Foto Core ML
01:15

Deskripsi

Persyaratan

  • Memiliki Komputer dengan Sistem Operasi OSX atau macOS

Tentang Instruktur

90.6% siswa menilai instruktur ini luar biasa!
Ulasan 216
Murid 87,408
Khalayak ramai
Kursus 19

Ulasan platform BitDegree

Siswa kami mengatakanLuar Biasa
9.5 dari 10
trustpilot logo 1 trustpilot logo