Programming
Kursus/Jasa Python | “Pengembangan Sistem Deteksi Masker Wajah Menggunakan Python dan TensorFlow pada Lingkungan Publik”

Berikut Silabus 40 Sesi: Pengembangan Sistem Deteksi Masker Wajah Menggunakan Python dan TensorFlow pada Lingkungan Publik
Level: Pemula hingga Mahir
Bagian 1: Dasar-Dasar Python dan Pemrograman
Sesi 1:
- Pengenalan Python
- Instalasi Python, Jupyter Notebook, dan pustaka terkait
- Dasar-dasar sintaks Python: variabel, tipe data, kontrol alur
Sesi 2:
- Struktur data Python: list, tuple, dictionary, dan set
- Pemrograman fungsional: fungsi, lambda, map, filter
Sesi 3:
- Pengantar pustaka Python untuk data science: NumPy dan Pandas
- Operasi dasar dengan array dan manipulasi data
Sesi 4:
- Pengenalan Matplotlib dan Seaborn untuk visualisasi data
- Membuat grafik sederhana untuk analisis data
Bagian 2: Pengantar Machine Learning dan TensorFlow
Sesi 5:
- Konsep dasar machine learning
- Klasifikasi, regresi, dan clustering
Sesi 6:
- Instalasi TensorFlow dan pustaka pendukung (Keras, OpenCV)
- Arsitektur TensorFlow dan pemrograman dasar
Sesi 7:
- Pengenalan neural networks
- Konsep forward propagation dan backpropagation
Sesi 8:
- Implementasi jaringan saraf sederhana dengan TensorFlow
- Pelatihan dan evaluasi model
Bagian 3: Pengenalan dan Pengolahan Citra
Sesi 9:
- Dasar-dasar pengolahan citra digital
- Memahami format gambar (RGB, grayscale)
Sesi 10:
- Instalasi dan penggunaan OpenCV
- Operasi dasar: membaca, menulis, dan menampilkan gambar
Sesi 11:
- Transformasi gambar: rotasi, scaling, dan cropping
- Deteksi tepi menggunakan algoritma Canny
Sesi 12:
- Teknik augmentasi data untuk gambar
- Flip, zoom, dan penyesuaian warna
Bagian 4: Deteksi Objek dengan TensorFlow
Sesi 13:
- Memahami model deteksi objek
- Pengenalan YOLO, SSD, dan Faster R-CNN
Sesi 14:
- Implementasi TensorFlow Object Detection API
- Penyiapan lingkungan untuk deteksi objek
Sesi 15:
- Pelatihan model deteksi objek menggunakan dataset COCO
- Evaluasi hasil prediksi
Sesi 16:
- Konsep transfer learning untuk deteksi objek
- Menyesuaikan model yang sudah dilatih
Bagian 5: Dataset dan Labeling
Sesi 17:
- Mempersiapkan dataset untuk deteksi masker wajah
- Pengumpulan data dari sumber publik
Sesi 18:
- Proses labeling data dengan LabelImg atau Label Studio
- Konversi dataset ke format TensorFlow
Sesi 19:
- Data preprocessing: membagi data menjadi train, test, dan validation
- Normalisasi gambar dan augmentasi data tambahan
Sesi 20:
- Mengevaluasi dataset: analisis kualitas data
- Mengatasi bias dalam data
Bagian 6: Pengembangan Model Deteksi Masker
Sesi 21:
- Membuat model CNN untuk deteksi masker wajah
- Memahami layer konvolusi, pooling, dan fully connected
Sesi 22:
- Implementasi arsitektur model dengan TensorFlow
- Pelatihan model dan tuning hyperparameter
Sesi 23:
- Evaluasi model dengan metrik seperti akurasi dan F1-Score
- Menangani overfitting dengan dropout dan regulasi
Sesi 24:
- Optimasi model dengan algoritma Adam dan SGD
- Visualisasi hasil pelatihan
Bagian 7: Integrasi dan Pengujian Sistem
Sesi 25:
- Integrasi model dengan OpenCV untuk real-time deteksi
- Memahami deteksi video dengan webcam
Sesi 26:
- Membuat pipeline real-time deteksi masker wajah
- Pengujian sistem pada lingkungan simulasi
Sesi 27:
- Pengujian sistem pada lingkungan nyata
- Mengukur performa sistem dalam skenario publik
Sesi 28:
- Analisis performa model: Precision, Recall, dan Confusion Matrix
- Fine-tuning model berdasarkan hasil uji
Bagian 8: Deployment Sistem
Sesi 29:
- Pengantar deployment model menggunakan TensorFlow Lite
- Mengonversi model ke format yang ringan
Sesi 30:
- Membuat aplikasi berbasis desktop untuk deteksi masker wajah
- Integrasi dengan PyQt atau Tkinter
Sesi 31:
- Deployment ke perangkat edge seperti Raspberry Pi
- Optimasi model untuk perangkat keras terbatas
Sesi 32:
- Membuat dashboard untuk monitoring sistem deteksi
- Menggunakan Flask untuk backend
Bagian 9: Dokumentasi dan Pengelolaan Proyek
Sesi 33:
- Membuat dokumentasi teknis proyek
- Langkah-langkah pengelolaan versi menggunakan Git
Sesi 34:
- Penulisan laporan hasil proyek
- Penyusunan presentasi untuk audiens non-teknis
Sesi 35:
- Simulasi presentasi hasil sistem deteksi masker
- Review dan masukan dari mentor
Bagian 10: Tantangan dan Pengembangan Lanjutan
Sesi 36:
- Mengintegrasikan fitur tambahan seperti pengenalan wajah
- Studi kasus implementasi serupa
Sesi 37:
- Mengatasi tantangan real-world: pencahayaan buruk dan variasi sudut wajah
Sesi 38:
- Pengenalan model YOLO untuk deteksi lebih cepat
- Pelatihan YOLOv5 untuk deteksi masker
Sesi 39:
- Analisis performa antara model CNN dan YOLO
- Pengujian akhir sistem di berbagai lingkungan
Sesi 40:
- Penyempurnaan proyek dan diskusi pengembangan ke depan
- Evaluasi hasil belajar dan sertifikasi partisipasi