Buku ini mengulas tentang otomatisasi proses ujung-ke-ujung (end-to-end) dari pengembangan model pembelajaran mesin. Ditujukan bagi peneliti dan praktisi, materi di dalamnya membantu mempermudah pembuatan sistem kecerdasan buatan (AI) secara progresif tanpa memerlukan keahlian manual yang mendalam dari pakar manusia dalam memilih arsitektur alur kerja ML.
Buku ini dirancang khusus bagi para pengembang Python dan ilmuwan data (data scientists) untuk menguasai teknik pemrosesan data tingkat tinggi. Pembahasan mencakup arsitektur Deep Belief Networks, Stacked Denoising Autoencoders, Convolutional Neural Networks (CNN), hingga metode optimasi fitur data (feature engineering) untuk memecahkan masalah kecerdasan buatan di dunia nyata.
Buku ini membahas pemanfaatan model generatif (seperti VAEs, GANs, LSTMs, dan Transformer) menggunakan kerangka kerja TensorFlow 2 untuk menghasilkan data baru berupa gambar, teks, dan musik secara otomatis. Ditujukan bagi praktisi pemrogram Python dan pengembang kecerdasan buatan.
Laporan ini disusun oleh Komite Penasihat AI Generatif untuk memberikan rekomendasi strategis bagi institusi pendidikan tinggi (khususnya University of Michigan) dalam menghadapi perkembangan pesat teknologi AI generatif. Laporan ini mengeksplorasi dampak, peluang, serta tantangan AI dalam ranah pengajaran, pembelajaran, penelitian, dan administrasi kampus. Fokus utamanya mencakup panduan integ…
Buku ini merupakan panduan tingkat tinggi (high-level guide) yang dirancang untuk menjembatani celah pemahaman antara pakar kecerdasan buatan (AI experts) dengan para pemimpin bisnis atau manajer di berbagai divisi. Ditulis oleh David Baum dan disponsori oleh Snowflake, buku ini memberikan gambaran umum mengenai perbedaan AI tradisional dengan AI generatif, cara kerja Model Bahasa Besar (Large …
Buku ini merupakan panduan praktis untuk membangun aplikasi berbasis Model Bahasa Besar (Large Language Models / LLM) seperti ChatGPT menggunakan pemrograman Python dan framework LangChain. Ditulis oleh Ben Auffarth, pembahasan di dalamnya mencakup teknik integrasi API model bahasa, rekayasa perintah (prompt engineering), pembuatan agen cerdas (AI agents), pencarian semantik dengan vector datab…
Buku ini merupakan panduan visual dan interaktif mengenai kecerdasan buatan (artificial intelligence) khususnya deep learning. Dilengkapi dengan ilustrasi berwarna yang mempermudah pemahaman, buku ini menyajikan teori dasar, analogi intuitif, serta implementasi praktis menggunakan bahasa pemrograman Python dan pustaka populer seperti Keras, TensorFlow, dan PyTorch. Sangat cocok untuk pengembang…
Buku ini merupakan panduan komprehensif untuk mempelajari bidang pembelajaran mendalam (deep learning) menggunakan bahasa pemrograman Python dan pustaka (library) Keras. Ditulis langsung oleh pencipta Keras dan peneliti AI dari Google, François Chollet, buku ini membangun pemahaman pembaca melalui penjelasan yang intuitif serta contoh-contoh praktis. Fokus pembahasan mencakup pengenalan konsep…
Buku ini merupakan salah satu buku teks paling populer di dunia untuk mempelajari kecerdasan buatan yang memadukan teori matematika matematika dasar, algoritma, dan praktik pemrograman secara langsung. Keunggulan utama dari buku ini adalah menyertakan kode pemrograman yang dapat langsung dijalankan (runnable code) menggunakan berbagai framework besar seperti PyTorch, TensorFlow, JAX, dan NumPy.…
Buku ini merupakan buku teks komprehensif yang menjembatani celah antara teori matematika dan praktik implementasi dalam pembelajaran mendalam (deep learning). Ditulis dengan pendekatan yang intuitif, buku ini membahas dasar-dasar machine learning, arsitektur jaringan saraf tingkat lanjut, hingga topik mutakhir seperti transformers, diffusion models, generative adversarial networks (GANs), dan …