Programming

Kursus/Jasa JavaScript | Pengembangan Aplikasi Pendeteksi Objek Berbasis JavaScript Menggunakan TensorFlow.js untuk Penerapan di Browser

Berikut adalah silabus untuk “Pengembangan Aplikasi Pendeteksi Objek Berbasis JavaScript Menggunakan TensorFlow.js untuk Penerapan di Browser”:

Tahap 1: Pengenalan dan Dasar-dasar (Sesi 1-10)

  1. Sesi 1: Pengantar TensorFlow.js dan Aplikasi Pendeteksi Objek
  2. Sesi 2: Pengenalan Dasar JavaScript untuk Machine Learning
  3. Sesi 3: Konsep Dasar Machine Learning dan Computer Vision
  4. Sesi 4: Memahami Tensor, Data dan Operasi di TensorFlow.js
  5. Sesi 5: Instalasi dan Konfigurasi Lingkungan Pengembangan TensorFlow.js
  6. Sesi 6: Memahami Struktur dan Alur Kerja TensorFlow.js
  7. Sesi 7: Mengenal Model Pre-trained untuk Deteksi Objek
  8. Sesi 8: Implementasi Model Pre-trained di Browser
  9. Sesi 9: Pemahaman dan Penyiapan Data untuk Model Custom
  10. Sesi 10: Evaluasi dan Uji Model Pre-trained pada Berbagai Gambar

Tahap 2: Pemahaman dan Implementasi Model (Sesi 11-20)

  1. Sesi 11: Konsep Backbone Network untuk Deteksi Objek
  2. Sesi 12: Memahami Convolutional Neural Networks (CNN) dalam Deteksi Objek
  3. Sesi 13: Pengenalan Single Shot MultiBox Detector (SSD) dengan JavaScript
  4. Sesi 14: Pemahaman dan Implementasi Model SSD di TensorFlow.js
  5. Sesi 15: Pendekatan YOLO (You Only Look Once) untuk Deteksi Objek
  6. Sesi 16: Implementasi Model YOLO Sederhana Menggunakan JavaScript
  7. Sesi 17: Data Augmentation untuk Peningkatan Akurasi
  8. Sesi 18: Pengenalan Teknik Transfer Learning
  9. Sesi 19: Implementasi Transfer Learning dengan TensorFlow.js
  10. Sesi 20: Menggunakan Kamera untuk Input Langsung dalam Aplikasi Web

Tahap 3: Pengembangan Aplikasi dan Penyesuaian Model (Sesi 21-30)

  1. Sesi 21: Integrasi TensorFlow.js dengan Framework Front-end (React/Angular)
  2. Sesi 22: Merancang Antarmuka Pengguna untuk Aplikasi Deteksi Objek
  3. Sesi 23: Penerapan Fitur untuk Hasil Deteksi dan Visualisasi
  4. Sesi 24: Membangun Sistem Notifikasi pada Deteksi Objek
  5. Sesi 25: Implementasi Sistem Penyimpanan Data Hasil Deteksi
  6. Sesi 26: Optimalisasi Kinerja Aplikasi di Browser
  7. Sesi 27: Memperkenalkan Web Workers untuk Peningkatan Performa
  8. Sesi 28: Fine-tuning Model untuk Aplikasi Khusus
  9. Sesi 29: Evaluasi Model untuk Meningkatkan Akurasi dan Efisiensi
  10. Sesi 30: Uji Coba dan Debugging Aplikasi di Berbagai Perangkat

Tahap 4: Peluncuran dan Pengoptimalan Lanjutan (Sesi 31-40)

  1. Sesi 31: Analisis Akurasi dan Latency Model di Browser
  2. Sesi 32: Implementasi Caching Model untuk Penggunaan Berulang
  3. Sesi 33: Optimasi Penggunaan Memori dan Prosesor di Aplikasi Browser
  4. Sesi 34: Testing dan Pemecahan Masalah di Berbagai Browser
  5. Sesi 35: Integrasi API Lain untuk Penggunaan Data Deteksi
  6. Sesi 36: Meningkatkan Pengalaman Pengguna dengan Animasi dan UI
  7. Sesi 37: Analisis dan Dokumentasi Performa Aplikasi
  8. Sesi 38: Strategi untuk Deployment Aplikasi Deteksi Objek ke Server
  9. Sesi 39: Monitoring dan Pemeliharaan Aplikasi Pasca Peluncuran
  10. Sesi 40: Evaluasi Keseluruhan dan Pembaruan Aplikasi Berdasarkan Feedback

Silabus ini mencakup pemahaman konsep dasar, implementasi teknis, dan penerapan praktis di lingkungan browser, serta diakhiri dengan peluncuran dan optimalisasi aplikasi.

Related Articles

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *

Back to top button