Sebelumnya saya udah share kurikulum machine learning for beginner. Ada satu materi bagus lagi dari microsoft yaitu kurikulum data science for beginner. Materi ini adalah pengenalan data science untuk pemula. Materinya dibagi dalam 10 minggu dan 20 materi kuliah tentang data science. Bisa dilihat disini: https://microsoft.github.io/Data-Science-For-Beginners/#/ Daftar materinya: Defining Data science : konsep data science…

Microsoft baru saja nyediain kurikulum machine learning for beginners. Kurikulum ini bisa dipake buat belajar machine learning. Kurikulumnya dirancang buat 12 minggu, terdiri dari 26 pelajaran tentang mesin learning. Prakteknya pake library scikit-learn. Setiap pelajaran ada kuis pretest dan post test, instruksi kuliah, solusi dan tugas. Kurikulum ini dirancang berbasis proyek. Link kurikulumnya bisa dilihat…

Our research article has been published on IJAIT – International Journal of Applied Science. IJAIT is a research journal in the field of information technology and computer engineering. The journal is open access and indexed in DOAJ. Currently there is no publication fees. From my experience, the submission and review process is not complicated. It took…

Saya lagi baca cerita tentang arthur samuel checkers game. Arthur samuel ini dianggap salah satu pioner artificial intellegence. Dia profesor di MIT. Jadi sekitar tahun 1950 dia bikin program game checker. Checker ini game komputer kayak catur. Jadi dia bikin game yang bisa maen checker sendiri melawan komputer sebanyak ratusan ribu kali. Dari ratusan ribu…

Saya lagi nyari2 tutorial tensorflow, biar gak kudet :) Ada beberapa tutorial yang menarik buat beginner kayak saya, diantaranya: https://www.tensorflow.org/tutorials/ : Ini dari tensorflownya ada ngasih tutorial dari basic dan bisa langsung dicoba di colab https://www.tutorialspoint.com/tensorflow/index.htm# : dari tutorialspoint https://www.datacamp.com/tutorial/tensorflow-tutorial dari datacamp https://www.guru99.com/tensorflow-tutorial.html dari guru99 https://www.simplilearn.com/tutorials/deep-learning-tutorial/tensorflow dari simplilearn https://docs.microsoft.com/en-us/learn/paths/tensorflow-fundamentals/ dari microsoft beberapa blog pengenalan tensorflow…

Buat para penggemar machine learning, nyari dataset tuh penting banget. Tadi nemu ada yang share kumpulan dataset publik Mall Customers Dataset: info tentang pengunjung mall, diantaranya gender, customer id, age, annual income, and spending score. Bisa dipake untuk segmentasi pelanggan berdasarkan umur, penghasilan dll. . Boston Housing Dataset:  Hasil sensus dari US Cencus Service (kayak BPS)…

Saya lagi baca buku Approaching (almost) any machine learning problem. Buku ini tulisan Abhisekk Thakur. Buku ini kayak repository python khususnya vision. Menurut penulisnya buku ini beda sama buku tradisional. Kayaknya masih terus diupdate. Buku ini bukan pengenalan tentang algoritma mesin learning. Jadi sebelum baca buku ini baiknya udah punya dasar tentang ML. Selain itu…

Berikut ini kumpulan materi tentang computer vision: Michigan Weizman institute of science Semoga Bermanfaat! referensi: https://github.com/dair-ai/ML-YouTube-Courses/blob/main/README.md#deep-learning-for-computer-vision

Berikut ini beberapa materi kuliah deep learning dari beberapa kampus keren: Stanford materi: https://cs230.stanford.edu/syllabus/ Practical Deep Learning for Coders Materi: https://course.fast.ai MIT Materi: http://introtodeeplearning.com Berkeley Deep Unsupervised materi https://sites.google.com/view/berkeley-cs294-158-sp20/home NYU Tubingen materi https://uni-tuebingen.de/fakultaeten/mathematisch-naturwissenschaftliche-fakultaet/fachbereiche/informatik/lehrstuehle/autonomous-vision/lectures/deep-learning/ Full stack materi: https://fullstackdeeplearning.com/spring2021/ Referensi: https://github.com/dair-ai/ML-YouTube-Courses Semoga Bermanfaat!

Saya baru nemu kumpulan materi kuliah machine learning dari beberapa kampus. Materinya rata-rata dishare di Youtube. Stanford materinya: Linear Regression and Gradient Descent Logistic Regression Naive Bayes SVMs Kernels Decision Trees Introduction to Neural Networks Debugging ML Models Andrew NG Google Cloud- making friends with machine learning Explainability in AI Classification vs. Regression Precession vs.…