Programming
Kursus/Jasa Python | “Optimasi Algoritma Deep Learning untuk Segmentasi Citra Medis Menggunakan Python”

Berikut Silabus: Optimasi Algoritma Deep Learning untuk Segmentasi Citra Medis Menggunakan Python
Total: 40 Sesi
Durasi per sesi: 1.5 jam
1. Pengantar Deep Learning dan Segmentasi Citra Medis
Sesi 1-2: Pengenalan
- Dasar-dasar Deep Learning
- Pengenalan segmentasi citra medis
- Studi kasus dalam segmentasi citra medis
Sesi 3-4: Python untuk Deep Learning
- Instalasi dan konfigurasi Python untuk proyek Deep Learning
- Pengantar pustaka Python: NumPy, Pandas, Matplotlib, TensorFlow, Keras, dan PyTorch
2. Preprocessing Data Citra Medis
Sesi 5-6: Pemrosesan Awal Data
- Jenis data citra medis (DICOM, PNG, JPG)
- Normalisasi dan augmentasi data
Sesi 7-8: Ekstraksi ROI (Region of Interest)
- Teknik ekstraksi ROI menggunakan OpenCV dan Scikit-Image
- Evaluasi kualitas data
3. Arsitektur Model Deep Learning untuk Segmentasi
Sesi 9-10: Model Dasar
- Pengenalan model CNN (Convolutional Neural Network)
- Implementasi CNN dasar untuk segmentasi citra
Sesi 11-13: Model Lanjutan
- UNet: Arsitektur khusus untuk segmentasi citra medis
- Implementasi UNet menggunakan TensorFlow/Keras
- Pelatihan dan evaluasi model UNet
Sesi 14-15: Model Berbasis Transfer Learning
- Penerapan model pretrained (ResNet, VGG) untuk segmentasi
- Penyesuaian model (fine-tuning)
4. Optimasi Algoritma Deep Learning
Sesi 16-18: Hyperparameter Tuning
- Teknik tuning hyperparameter (Grid Search, Random Search)
- Implementasi menggunakan keras-tuner atau Optuna
Sesi 19-20: Regularisasi dan Normalisasi
- Dropout, Batch Normalization, dan teknik lain untuk mencegah overfitting
Sesi 21-22: Teknik Optimasi Lainnya
- Data augmentation lanjutan
- Early stopping dan learning rate scheduling
5. Evaluasi Model Segmentasi
Sesi 23-25: Metode Evaluasi
- Metode evaluasi: IoU, Dice Coefficient, Precision, Recall
- Implementasi metrik evaluasi dengan Python
Sesi 26-27: Cross-Validation
- K-Fold Cross-Validation untuk citra medis
6. Peningkatan Performa Model
Sesi 28-29: Teknik Ensembel Model
- Ensembel model segmentasi untuk meningkatkan akurasi
Sesi 30-31: Optimasi dengan GPU/TPU
- Memanfaatkan GPU/TPU untuk pelatihan model yang lebih cepat
- Integrasi Google Colab dan AWS
7. Studi Kasus dan Proyek Akhir
Sesi 32-36: Studi Kasus Segmentasi
- Segmentasi organ tubuh menggunakan UNet
- Menerapkan optimasi pada dataset medis (misalnya, dataset BRATS atau ISIC)
Sesi 37-39: Proyek Akhir
- Pengembangan model segmentasi end-to-end
- Mengimplementasikan pipeline mulai dari preprocessing hingga evaluasi
Sesi 40: Presentasi Proyek
- Presentasi hasil proyek akhir
- Diskusi dan feedback