IHT PENGENALAN PEMBELAJARAN DEEP LEARNING

DEEP LEARNING 

INFO IHT PEMBELAJARAN DEEP LEARNING SEVANZHA

Selamat datang di pengantar pembelajaran Deep Learning! Deep Learning adalah sebuah subbidang dari Machine Learning yang berfokus pada pengembangan algoritma yang dapat memproses data kompleks dan besar dengan menggunakan teknik pembelajaran yang mendalam.

Deep Learning telah menjadi salah satu teknologi yang paling populer dan berpengaruh di dunia teknologi saat ini. Dengan kemampuan untuk memproses data besar dan kompleks, Deep Learning telah digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti pengenalan suara, pengenalan gambar, pengenalan teks, dan banyak lagi.

DEEP learning dalam konteks pendidikan merujuk pada pendekatan pembelajaran yang dirancang untuk meningkatkan pemahaman siswa melalui pengalaman belajar yang lebih mendalam dan bermakna. Istilah ini sebenarnya lebih dominan digunakan dalam teknologi kecerdasan artifisial, yang merujuk kepada model jaringan saraf tiruan (artificial neural networks) yang berfungsi untuk meniru cara manusia berpikir dan belajar yang memungkinkan pemrosesan data dalam jumlah besar dilakukan secara efisien dan akurat. Beberapa bukti dominasi istilah deep learning dalam dunia kecerdasan artifisial dapat dikonfirmasi melalui pencarian di basis data Scopus yang menyarankan artikel-artikel tentang artificial intelligence.

Dalam pengantar ini, kita akan membahas dasar-dasar Deep Learning, termasuk konsep-konsep dasar, jenis-jenis Deep Learning, dan aplikasi-aplikasi Deep Learning. Kita juga akan membahas beberapa teknik dan algoritma yang digunakan dalam Deep Learning.

Tujuan dari pengantar ini adalah untuk memberikan pemahaman dasar tentang Deep Learning dan mempersiapkan Anda untuk mempelajari lebih lanjut tentang topik ini.

Konsep Dasar Deep Learning: 

1. Jaringan Saraf Tiruan (Artificial Neural Network): sebuah sistem yang terdiri dari banyak lapisan yang dapat memproses data dan membuat prediksi. 
2. Lapisan (Layer): sebuah komponen dari jaringan saraf tiruan yang dapat memproses data dan membuat prediksi. 
3. Neuron (Node): sebuah komponen dari lapisan yang dapat memproses data dan membuat prediksi. 
4. Aktivasi (Activation): sebuah fungsi yang digunakan untuk mengaktifkan neuron dan membuat prediksi. 

 Jenis-Jenis Deep Learning: 

1. Supervised Learning: pembelajaran yang menggunakan data yang telah diberi label untuk membuat prediksi. 
2. Unsupervised Learning: pembelajaran yang menggunakan data yang belum diberi label untuk membuat prediksi. 
3. Reinforcement Learning: pembelajaran yang menggunakan umpan balik untuk membuat prediksi. 

 

Aplikasi Deep Learning: 

1.  Pengenalan Suara (Speech Recognition) 
2. Pengenalan Gambar (Image Recognition) 
3. Pengenalan Teks (Text Recognition) 
4. Sistem Rekomendasi (Recommendation System) 
5. Sistem Prediksi (Prediction System) 

 

Kelebihan Deep Learning: 

1. Dapat memproses data kompleks dan besar 
2. Dapat membuat prediksi yang akurat 
3. Dapat belajar dari data yang belum diberi label 

 

Kekurangan Deep Learning: 

1. Memerlukan banyak data untuk membuat prediksi yang akurat 
2. Memerlukan banyak komputasi untuk memproses data 
3. Dapat membuat prediksi yang salah jika data yang digunakan tidak akurat.

sumber : https://codingstudio.id/blog/apa-itu-deep-learning-manfaat-dan-jenisnya/

Berikut adalah beberapa contoh aplikasi Deep Learning dalam dunia pendidikan:

1. Sistem Rekomendasi Materi Pembelajaran: Deep Learning dapat digunakan untuk membuat sistem rekomendasi materi pembelajaran yang disesuaikan dengan kebutuhan dan kemampuan siswa.
2. Pengenalan Suara dan Teks: Deep Learning dapat digunakan untuk membuat sistem pengenalan suara dan teks yang dapat membantu siswa dengan disabilitas atau kesulitan dalam membaca dan menulis.
3. Analisis Data Pembelajaran: Deep Learning dapat digunakan untuk menganalisis data pembelajaran siswa dan memberikan umpan balik yang lebih akurat dan efektif.
4. Sistem Pembelajaran Adaptif: Deep Learning dapat digunakan untuk membuat sistem pembelajaran adaptif yang dapat menyesuaikan tingkat kesulitan materi pembelajaran dengan kemampuan siswa.
5. Pengembangan Sistem Tutor Virtual: Deep Learning dapat digunakan untuk membuat sistem tutor virtual yang dapat membantu siswa dalam memahami materi pembelajaran yang sulit.
6. Analisis Sentimen terhadap Materi Pembelajaran: Deep Learning dapat digunakan untuk menganalisis sentimen siswa terhadap materi pembelajaran dan memberikan umpan balik yang lebih akurat dan efektif.
7. Pengembangan Sistem Pembelajaran Berbasis Game: Deep Learning dapat digunakan untuk membuat sistem pembelajaran berbasis game yang dapat membuat proses pembelajaran lebih menyenangkan dan interaktif.
8. Pengembangan Sistem Pembelajaran Berbasis Augmented Reality: Deep Learning dapat digunakan untuk membuat sistem pembelajaran berbasis augmented reality yang dapat membuat proses pembelajaran lebih interaktif dan menyenangkan.

Dengan demikian, Deep Learning dapat membantu meningkatkan kualitas pendidikan dan membuat proses pembelajaran lebih efektif dan menyenangkan.

sumber : https://www.linkedin.com/pulse/what-deep-learning-definition-techniques-examples-neil-sahota