Selamat Pagi, Budi! 👋
Vokasi AI Engineer · Minggu 7 dari 12 · Alumni Polban (Diskon 12% diterapkan)
Progres Kelas
58%
↑ +12% minggu ini
Tugas Selesai
14/20
6 tugas tersisa
Nilai Rata-rata
87.5
↑ Sangat Baik
Streak Belajar
12 Hari
Pertahankan!
Progres Modul
Modul 7: Neural Networks (Aktif)58%
✓
Pengantar Machine Learning
✓
Python untuk AI
▶
Neural Network Architecture
8
Backpropagation Deep Dive
🔒
9
CNN & Computer Vision
🔒
Jadwal Berikutnya
Kelas Offline
Sabtu, 14 Jun
08.00 – 16.00 WIB
📍 Lab AI, Gedung F, Polban
Live Online
Rabu, 11 Jun · 19.00 WIB
Sesi Q&A dengan Mentor
Aksi Cepat
Notifikasi Terbaru
Video baru tersedia: Neural Network Architecture
Modul 7 · Durasi 52 menit
2 jam lalu
Deadline Tugas: Implementasi Linear Regression
Batas waktu: Jumat, 13 Jun 23:59
1 hari lalu
Konfirmasi kehadiran kelas offline Sabtu
Lab AI Gedung F · 08.00 WIB
2 hari lalu
Kelas Saya
Vokasi AI Engineer · 12 Minggu
▶
LIVE SEKARANG
Modul 7: Neural Network Architecture
Modul 7 / 12
Online
👁 Dr. Budi Santoso
Materi
Catatan
Diskusi
Referensi
Dalam sesi ini kita akan mempelajari arsitektur dasar neural network, mulai dari perceptron sederhana hingga multi-layer neural network. Anda akan memahami bagaimana aktivasi function bekerja dan bagaimana gradient descent mengoptimalkan bobot jaringan syaraf tiruan.
📌 Poin Penting
Pastikan Anda sudah menyelesaikan coding exercise di notebook sebelum kelas offline Sabtu!
Silabus Program
Minggu 1-2: Foundation✓ Selesai
Minggu 3-4: Python & Data✓ Selesai
Minggu 5-6: ML Algorithms✓ Selesai
Minggu 7-8: Neural Networks▶ Aktif
Minggu 9-10: Deep Learning🔒
Minggu 11: MLOps🔒
Minggu 12: Capstone Project🔒
Jadwal Pembelajaran
Juni 2025 · Vokasi AI Engineer
Jadwal Mendatang
📍 Offline🌐 Online
11
Jun
Q&A Session — Neural Networks
19.00 – 20.30 WIB · Via Zoom
🌐 Online14
Jun
Kelas Offline: Lab Neural Network
08.00 – 16.00 WIB · Lab AI, Gedung F, Polban
📍 Offline16
Jun
Deadline: Tugas Neural Network
23:59 WIB · Submit via Platform
⏰ Deadline19
Jun
Mulai Modul 8: Deep Learning
Akses online tersedia
🌐 Online21
Jun
Kelas Offline: Deep Learning Lab
08.00 – 16.00 WIB · Lab AI, Gedung F, Polban
📍 OfflineJuni 2025
‹›
M
S
S
R
K
J
S
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
Online
Offline
Deadline
Tugas & Penilaian
3 tugas perlu diselesaikan
Kelas Offline
📍 Politeknik Negeri Bandung, Jl. Gegerkalong Hilir No.5
Sesi Berikutnya
Sabtu, 14 Juni 2025
⏰ 08.00 – 16.00 WIB
📍 Laboratorium AI, Gedung F Lt. 3
👨🏫 Dr. Budi Santoso
Persiapan Kelas Offline
✅
Selesaikan pre-reading Modul 7
Neural Network Fundamentals PDF
⬜
Install TensorFlow 2.x
Panduan tersedia di modul
⬜
Siapkan laptop + charger
Lab AI tidak menyediakan perangkat
📋
Absensi wajib 80%
Kehadiran Anda: 6/6 sesi (100%)
Riwayat Kehadiran Offline
| Sesi | Tanggal | Topik | Lokasi | Kehadiran |
|---|---|---|---|---|
| Sesi 1 | 11 Mei | Orientasi & Python Setup | Lab Komputer, Gd. A | ✓ Hadir |
| Sesi 2 | 18 Mei | Data Manipulation dengan Pandas | Lab Komputer, Gd. A | ✓ Hadir |
| Sesi 3 | 25 Mei | Visualisasi Data | Lab AI, Gd. F | ✓ Hadir |
| Sesi 4 | 1 Jun | Machine Learning Dasar | Lab AI, Gd. F | ✓ Hadir |
| Sesi 5 | 7 Jun | Model Evaluation & Tuning | Lab AI, Gd. F | ✓ Hadir |
| Sesi 6 | 14 Jun | Neural Networks Lab | Lab AI, Gd. F | Mendatang |
Sertifikasi
Progres menuju sertifikat
Stelabs × Polban Certificate
Belum diterbitkan — Selesaikan program untuk mendapat sertifikat
Progres58%
✓ Modul 1-6
Selesai
Selesai
○ Modul 7-12
Belum
Belum
○ Capstone
Belum
Belum
○ Ujian Akhir
Belum
Belum
Google Edu Certification
Tersedia setelah menyelesaikan program & ujian Google
Persyaratan:
✓ Nilai rata-rata minimal 75
○ Selesaikan semua modul
○ Lulus ujian Google Edu (online)
○ Submit capstone project
○ Selesaikan semua modul
○ Lulus ujian Google Edu (online)
○ Submit capstone project
Syarat Kelulusan
Kehadiran Online72% / min. 80%
Kehadiran Offline100% / min. 80%
Tugas Selesai70% / 100%
Nilai Rata-rata87.5 / min. 75
Capstone ProjectBelum Mulai
Forum Diskusi
Tanya mentor & diskusi dengan peserta lain
👨💻
Budi S. (Anda)2 jam lalu
Bagaimana cara menentukan learning rate yang optimal untuk neural network? Apakah ada rule of thumb yang bisa digunakan?
M
Dr. Budi SantosoMentor1 jam lalu
Learning rate biasanya dimulai dari 0.001 untuk Adam optimizer. Gunakan learning rate scheduler seperti ReduceLROnPlateau untuk auto-adjustment. Referensi di notebook minggu ini sudah mencakup hal ini.
👩💻
Dian Pratiwi5 jam lalu
Untuk kelas offline Sabtu, kita perlu membawa dataset sendiri atau sudah disediakan?
Mentor Online
B
Dr. Budi Santoso
● Online sekarang
Topik Populer
#neural-network · 12 diskusi
#capstone-tips · 8 diskusi
#kelas-offline · 6 diskusi
#python-help · 5 diskusi
Profil Saya
B
Budi Raharjo
budi.raharjo@email.com
Alumni Polban
Diskon 12%
✓ Terverifikasi sebagai alumni Polban
Ringkasan Pembayaran
ProgramVokasi AI Engineer
Harga NormalRp 5.000.000
Diskon Alumni 12%- Rp 600.000
Total DibayarRp 4.400.000
✓ Lunas · 10 Mei 2025
Kuis & Ujian
Fitur kuis interaktif akan tampil di sini.
Video Pembelajaran
Library video & materi tersedia di sini.
Download Materi
Semua materi yang bisa diunduh tersedia di sini.