Modul Deep Learning
Bimbingan PKL dengan fokus pada Deep Learning membutuhkan pendekatan yang terstruktur. Tujuannya adalah memastikan mahasiswa tidak hanya memahami teori, tetapi juga mampu menerapkannya dalam proyek nyata.
Tahap Awal: Dasar-dasar dan Pemilihan Proyek
Pengenalan Konsep Dasar: Pastikan mahasiswa menguasai konsep dasar Deep Learning, termasuk jenis-jenis neural network (CNN, RNN, GAN), aktivasi, dan optimisasi.
Pemilihan Proyek: Bersama mahasiswa, pilih proyek yang relevan dan menantang, sesuai dengan tingkat keahlian mereka dan kebutuhan perusahaan. Contohnya bisa berupa deteksi objek, klasifikasi gambar, atau pemrosesan bahasa alami.
Tahap Implementasi dan Bimbingan Teknis
Alur Kerja Proyek: Bimbing mahasiswa untuk mengikuti alur kerja yang benar: pengumpulan data, pra-pemrosesan, pembangunan model, pelatihan, evaluasi, dan deployment.
Penggunaan Alat dan Framework: Ajarkan penggunaan framework populer seperti TensorFlow atau PyTorch. Berikan contoh kode dan bantu mereka memahami dokumentasi.
Debugging dan Solusi Masalah: Saat mahasiswa menemukan error, ajarkan cara debugging yang efektif. Dorong mereka untuk mencari solusi secara mandiri sebelum meminta bantuan.
Tahap Akhir: Evaluasi dan Laporan
Evaluasi Kinerja Model: Bimbing mahasiswa dalam mengevaluasi model mereka menggunakan metrik yang tepat (akurasi, presisi, recall, F1-score).
Penyusunan Laporan dan Presentasi: Bantu mereka menyusun laporan teknis yang komprehensif. Laporan harus mencakup metodologi, hasil, dan kesimpulan. Persiapan presentasi juga penting untuk melatih kemampuan komunikasi.
Dengan bimbingan yang terfokus, mahasiswa PKL akan mendapatkan pengalaman yang berharga dan siap menghadapi tantangan di industri Deep Learning.
Bimbingan PPL dengan fokus pada Deep Learning
