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

Related Articles

Tinggalkan Balasan

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

Back to top button