Transformer untuk Natural Language Processing dan Computer Vision Jilid 3

 

Pada intinya, buku ini memiliki dua tujuan utama. Pertama, membekali Anda dengan pemahaman mendalam tentang semua aspek arsitektur transformer—mulai dari mekanisme attention, multi-head attention, positional encoding, residual connection, layer normalization, hingga varian arsitektur seperti encoder-only (BERT), decoder-only (GPT), dan encoder-decoder (T5). Kedua, menumbuhkan kemampuan praktis dalam mengimplementasikan model transformer untuk berbagai tugas NLP dan computer vision, termasuk klasifikasi teks, penerjemahan, peringkasan, analisis sentimen, pelabelan peran semantik, klasifikasi gambar, deteksi objek, pembangkitan gambar, serta pembangkitan video. Setiap bab dibangun di atas bab sebelumnya, menciptakan alur belajar yang sistematis namun tetap memberikan ruang bagi eksplorasi mandiri ke dunia transformer yang terus berkembang pesat.

Transformer untuk Natural Language Processing dan Computer Vision Jilid 3

Penulis: 

Dr. Phil. Dony Novaliendry, S. Kom., M. Kom

Tebal Halaman: 308

Ukuran buku: 18 x 25 cm

ISBN: Masih dalam proses

Untuk Pemesanan silahkan klik link di sini atau silahkan klik cover 

Transformer untuk Natural Language Processing dan Computer Vision Jilid 2

 

Buku ini, Transformers untuk Natural Language Processing dan Computer Vision, hadir sebagai jembatan bagi siapa pun yang ingin menguasai arsitektur transformer secara menyeluruh—dari fondasi paling dasar seperti mekanisme self-attention hingga teknik-teknik mutakhir seperti fine-tuning model besar, prompt engineering, retrieval-augmented generation (RAG), serta penerapannya pada visi komputer melalui model seperti ViT, CLIP, DALL-E, dan Stable Diffusion. Apakah Anda seorang mahasiswa yang baru memasuki dunia kecerdasan buatan, seorang insinyur perangkat lunak yang ingin memperdalam keterampilan di bidang NLP dan computer vision, atau seorang profesional yang beralih karier ke bidang AI, buku ini dirancang untuk membekali Anda dengan intuisi tentang cara kerja transformer dan keterampilan praktis yang esensial. Pendekatan eksploratif menjadi filosofi utama kami; setiap konsep tidak hanya dijelaskan secara teoritis, tetapi juga langsung diimplementasikan melalui kode Python yang dapat Anda jalankan sendiri di platform seperti Google Colaboratory.

Transformer untuk Natural Language Processing dan Computer Vision Jilid 2

Penulis: 

Dr. Phil. Dony Novaliendry, S. Kom., M. Kom

Tebal Halaman: 218

Ukuran buku: 18 x 25 cm

ISBN: Masih dalam proses

Untuk Pemesanan silahkan klik link di sini atau silahkan klik cover 

Transformer untuk Natural Language Processing dan Computer Vision Jilid 1

 

Di era kecerdasan buatan yang berkembang pesat, transformer telah menjelma menjadi arsitektur paling berpengaruh di dunia Natural Language Processing dan Computer Vision menggerakkan segalanya mulai dari model bahasa besar seperti ChatGPT dan Gemini hingga sistem pengenalan gambar canggih seperti Vision Transformer dan Stable Diffusion. Dari startup teknologi hingga raksasa industri seperti Google, OpenAI, dan Meta, transformer menjadi pilihan utama karena kemampuannya yang luar biasa dalam memahami konteks, menangani ketergantungan jarak jauh, dan beradaptasi dengan berbagai tugas tanpa perlu pelatihan ulang yang ekstensif. Di balik setiap solusi inovatif yang dibangun dengan transformer, terdapat pemahaman mendalam tentang mekanisme 'attention', arsitektur encoder-decoder, penyematan posisi, serta teknik fine-tuning dan prompt engineering yang profesional. Tanpa fondasi yang kokoh, seorang praktisi AI hanya akan menjadi pengguna API biasa, bukan pencipta solusi yang mampu menyesuaikan model dengan kebutuhan spesifik.

Transformer untuk Natural Language Processing dan Computer Vision Jilid 1

Penulis: 

Dr. Phil. Dony Novaliendry, S. Kom., M. Kom

Tebal Halaman: 347

Ukuran buku: 18 x 25 cm

ISBN: Masih dalam proses

Untuk Pemesanan silahkan klik link di sini atau silahkan klik cover 

Workshop Python Jilid 3

 

Buku ini juga merupakan batu loncatan penting bagi mereka yang ingin melanjutkan ke topik yang lebih advanced, seperti analisis data dengan pandas dan NumPy, machine learning dengan scikit-learn, hingga deep learning dengan Keras dan TensorFlow. Penguasaan konsep-konsep dalam buku ini akan membuka pintu menuju pemahaman algoritma-algoritma canggih yang saat ini menguasai dunia teknologi—mulai dari regresi linear hingga convolutional neural networks, serta fitur-fitur terbaru Python dari versi 3.7 hingga 3.11. Dengan demikian, menyelesaikan buku ini tidak hanya membuat Anda mampu menulis program Python yang fungsional, tetapi juga mempersiapkan Anda untuk menghadapi tantangan pengembangan perangkat lunak dan kecerdasan buatan di masa depan.

Workshop Python Jilid 3

Penulis: 

Dr. Phil. Dony Novaliendry, S. Kom., M. Kom

Tebal Halaman: 218

Ukuran buku: 18 x 25 cm

ISBN: Masih dalam proses

Untuk Pemesanan silahkan klik link di sini atau silahkan klik cover 

Workshop Python Jilid 2

 

Pendekatan workshop yang menjadi inti buku ini memungkinkan Anda belajar sambil melakukan. Setiap bab dilengkapi dengan latihan (exercise) dan aktivitas (activity) yang menantang Anda untuk menerapkan konsep yang baru dipelajari. Anda akan menulis kode, melakukan debugging, menulis pengujian otomatis, mengelola versi dengan Git, hingga mengemas aplikasi Anda menjadi paket yang dapat dibagikan. Dengan pendekatan ini, Anda tidak hanya memahami teori, tetapi juga membangun portofolio keterampilan yang sangat dicari di industri teknologi global.

Workshop Python Jilid 2

Penulis: 

Dr. Phil. Dony Novaliendry, S. Kom., M. Kom

Tebal Halaman: 309

Ukuran buku: 18 x 25 cm

ISBN: Masih dalam proses

Untuk Pemesanan silahkan klik link di sini atau silahkan klik cover 

Workshop Python Jilid 1

 

Di era digital yang berkembang pesat, Python telah menjelma menjadi bahasa pemrograman paling berpengaruh di dunia—menggerakkan segalanya mulai dari aplikasi web dan otomatisasi skrip hingga kecerdasan buatan dan ilmu data. Dari startup teknologi hingga raksasa industri, Python menjadi pilihan utama karena kesederhanaannya, kekuatan pustakanya, dan komunitasnya yang luar biasa. Di balik setiap solusi inovatif yang dibangun dengan Python, terdapat pemahaman mendalam tentang sintaksis, struktur data, alur kontrol, serta praktik pengembangan perangkat lunak yang profesional. Tanpa fondasi yang kokoh, seorang programmer hanya akan menjadi penyalin kode, bukan pencipta solusi.

Workshop Python Jilid 1

Penulis: 

Dr. Phil. Dony Novaliendry, S. Kom., M. Kom

Tebal Halaman: 259

Ukuran buku: 18 x 25 cm

ISBN: Masih dalam proses

Untuk Pemesanan silahkan klik link di sini atau silahkan klik cover 

Python Modern : Panduan Praktis dari Dasar hingga Mahir Jilid 3

 

·       Desain yang Lebih Canggih

o   Bab 1, Application Integration: Configuration: Mulai melihat cara merancang aplikasi yang lebih besar. Recipes dalam bab ini membahas berbagai cara menangani file konfigurasi dan cara mengelola logging.

o   Bab 2, Application Integration: Combination: Melanjutkan pembahasan tentang cara membuat aplikasi komposit dari bagian-bagian yang lebih kecil. Ini akan membahas pola desain berorientasi objek (object-oriented design patterns) dan aplikasi Command-Line Interface (CLI). Juga akan membahas penggunaan modul subprocess untuk menjalankan aplikasi yang sudah ada di bawah kendali Python.

·       Menyelesaikan Proyek: Sentuhan Akhir

o   Bab 3, Testing: Menyediakan recipes untuk menggunakan framework testing bawaan seperti doctest dan unittest yang digunakan di Python. Selain itu, recipes akan mencakup alat pytest.

o   Bab 4, Dependencies and Virtual Environments: Membahas tools yang digunakan untuk mengelola virtual environments. venv bawaan, serta conda dan poetry akan dibahas. Ada banyak solusi untuk mengelola virtual environments, dan kami tidak dapat membahas semuanya.

o   Bab 5, Documentation and Style: Membahas alat tambahan yang dapat membantu membuat perangkat lunak berkualitas tinggi. Ini mencakup fokus khusus pada sphinx untuk membuat dokumentasi yang komprehensif dan mudah dibaca. Kita juga akan melihat tox untuk mengotomatiskan pengoperasian pengujian.

Python Modern : Panduan Praktis dari Dasar hingga Mahir Jilid 3

Penulis: 

Dr. Phil. Dony Novaliendry, S. Kom., M. Kom

Tebal Halaman: 298

Ukuran buku: 18 x 25 cm

ISBN: Masih dalam proses

Untuk Pemesanan silahkan klik link di sini atau silahkan klik cover 

Python Modern : Panduan Praktis dari Dasar hingga Mahir Jilid 2

 

o   Bab 1, Basics of Classes and Objects: Memulai pembahasan tentang pemrograman berorientasi objek (Object-Oriented Programming). Menunjukkan cara membuat classes dan Type hints yang terkait dengan definisi class. Bagian ini telah diperluas dari edisi sebelumnya untuk mencakup data-classes. Menunjukkan cara memperluas built-in classes, dan cara membuat context managers untuk mengelola sumber daya.

o   Bab 2, More Advanced Class Design: Melanjutkan eksplorasi desain dan pemrograman berorientasi objek. Ini mencakup eksplorasi pertanyaan antara komposisi vs pewarisan (composition vs. inheritance), dan menunjukkan cara mengelola prinsip "duck typing" pada Python.

o   Bab 3, Functional Programming Features: Membahas fitur pemrograman fungsional Python. Gaya pemrograman ini menekankan pada definisi fungsi dan objek yang tidak memiliki status (stateless) serta tidak dapat diubah (immutable). Recipes di sini membahas generator expressions, penggunaan fungsi map(), filter(), dan reduce(). Kami juga melihat cara membuat partial functions dan beberapa contoh mengganti objek stateful dengan struktur data yang dibangun dari koleksi objek immutable.

 

 

·       Desain yang Lebih Canggih

o   Bab 4, Working with Type Matching and Annotations: Membahas lebih dekat tentang Type hints dan match statement. Ini termasuk penggunaan Pydantic untuk membuat classes dengan pemeriksaan tipe run-time yang lebih ketat. Juga membahas introspeksi tipe yang dianotasi (annotated Types).

o   Bab 5, Input/Output, Physical Format, and Logical Layout: Bekerja dengan path dan file secara umum. Membahas cara membaca dan menulis data dalam berbagai format file, termasuk CSV, JSON (dan YAML), XML, dan HTML. Bagian HTML akan menekankan penggunaan Beautiful Soup untuk mengekstraksi data.

o   Bab 6, Graphics and Visualization with Jupyter Lab: Menggunakan JupyterLab untuk membuat notebooks yang menggunakan Python untuk analisis data dan visualisasi. Ini akan menunjukkan cara memasukkan data ke dalam notebook untuk membuat plot, dan cara menggunakan Markdown untuk membuat dokumentasi dan laporan yang berguna dari sebuah notebook.

Python Modern : Panduan Praktis dari Dasar hingga Mahir Jilid 2

Penulis: 

Dr. Phil. Dony Novaliendry, S. Kom., M. Kom

Tebal Halaman: 398

Ukuran buku: 18 x 25 cm

ISBN: Masih dalam proses

Untuk Pemesanan silahkan klik link di sini atau silahkan klik cover 

Python Modern : Panduan Praktis dari Dasar hingga Mahir Jilid 1

 

o   Bab 1, Numbers, Strings, and Tuples: Membahas berbagai jenis angka, cara bekerja dengan strings, penggunaan tuples, dan cara menggunakan tipe bawaan (built-in Types) yang esensial di Python. Kita juga akan menunjukkan cara memanfaatkan kekuatan penuh dari set karakter Unicode.

o   Bab 2, Statements and Syntax: Mencakup dasar-dasar pembuatan file script. Kemudian kita akan mempelajari beberapa complex statements, termasuk if, while, for, break, try, raise, dan with.

o   Bab 3, Function Definitions: Membahas sejumlah teknik definisi fungsi. Kami akan mengalokasikan beberapa recipes untuk Type hints bagi berbagai tipe data. Kami juga akan membahas elemen desain script yang dapat diuji (testable) menggunakan fungsi dan main-import-switch.

o   Bab 4, Built-In Data Structures Part 1: Lists and Sets: Memulai tinjauan tentang struktur data bawaan yang tersedia dan masalah apa yang mereka selesaikan. Ini mencakup sejumlah recipes yang menunjukkan operasi list dan set, termasuk list dan set comprehensions.

o   Bab 5, Built-In Data Structures Part 2: Dictionaries: Melanjutkan pemeriksaan struktur data bawaan dengan membahas dictionaries secara mendetail. Bab ini juga akan membahas beberapa topik lanjutan terkait cara Python menangani referensi ke objek. Selain itu, bab ini menunjukkan cara menangani mutable objects sebagai nilai default parameter fungsi.

o   Bab 6, User Inputs and Outputs: Menjelaskan cara menggunakan berbagai fitur dari fungsi print(). Kita juga akan melihat berbagai fungsi yang digunakan untuk menyediakan input pengguna. Penggunaan f-strings untuk debugging dan modul argparse untuk input command-line juga menjadi fitur utama.

Python Modern : Panduan Praktis dari Dasar hingga Mahir Jilid 1

Penulis: 

Dr. Phil. Dony Novaliendry, S. Kom., M. Kom

Tebal Halaman: 339

Ukuran buku: 18 x 25 cm

ISBN: Masih dalam proses

Untuk Pemesanan silahkan klik link di sini atau silahkan klik cover 

Python Machine Learning (Machine Learning dan Deep Learning dengan Python, scikit-learn, dan TensorFlow 2) Jilid 3

 

Bab 1 – Pendalaman TensorFlow

Melanjutkan pembahasan sebelumnya dengan memperkenalkan konsep dan fitur lanjutan dari TensorFlow 2.0. TensorFlow merupakan library yang sangat luas dan kompleks, dan dalam bab ini akan dibahas konsep seperti kompilasi kode menjadi static graph untuk eksekusi yang lebih cepat serta definisi parameter model yang dapat dilatih. Selain itu, bab ini juga memberikan pengalaman praktik tambahan dalam melatih jaringan saraf dalam menggunakan Keras API maupun Estimator bawaan TensorFlow.

 

Bab 2 – CNN untuk Klasifikasi Gambar

Memperkenalkan convolutional neural networks (CNN). CNN merupakan jenis arsitektur jaringan saraf dalam yang sangat cocok untuk dataset gambar. Berkat performanya yang unggul dibandingkan pendekatan tradisional, CNN kini banyak digunakan dalam bidang computer vision untuk mencapai hasil terbaik dalam berbagai tugas pengenalan gambar. Dalam bab ini, Anda akan mempelajari bagaimana convolutional layers dapat digunakan sebagai feature extractor yang kuat untuk klasifikasi gambar.

 

Bab 3 – RNN untuk Data Sequential

Memperkenalkan arsitektur jaringan saraf populer lainnya dalam deep learning yang sangat cocok untuk menangani teks dan data sekuensial lainnya, termasuk data deret waktu. Sebagai pemanasan, bab ini memperkenalkan penggunaan RNN untuk memprediksi sentimen ulasan film. Selanjutnya, bab ini juga membahas bagaimana melatih jaringan rekuren untuk “memahami” isi buku dan menghasilkan teks baru secara otomatis.

 

Bab 4 – Generative Adversarial Networks (GAN)

Memperkenalkan pendekatan pelatihan adversarial yang populer untuk jaringan saraf yang dapat digunakan untuk menghasilkan data baru yang terlihat realistis. Bab ini dimulai dengan pengenalan singkat tentang autoencoder, yaitu jenis arsitektur jaringan saraf yang dapat digunakan untuk kompresi data. Kemudian, bab ini menunjukkan bagaimana menggabungkan bagian decoder dari autoencoder dengan jaringan saraf kedua yang mampu membedakan antara gambar asli dan gambar hasil sintesis. Dengan membiarkan dua jaringan saraf “bersaing” dalam pendekatan pelatihan adversarial, Anda akan mengimplementasikan generative adversarial network yang mampu menghasilkan digit tulisan tangan baru. Terakhir, setelah memperkenalkan konsep dasar GAN, bab ini juga membahas berbagai peningkatan untuk menstabilkan proses pelatihan adversarial, seperti penggunaan metrik jarak Wasserstein.

 

Bab 5 – Reinforcement Learning

Membahas subkategori machine learning yang umum digunakan untuk melatih robot dan sistem otonom lainnya. Bab ini dimulai dengan pengenalan dasar reinforcement learning untuk membantu Anda memahami interaksi antara agen dan lingkungan, proses pemberian reward, serta konsep belajar dari pengalaman. Bab ini mencakup dua kategori utama RL, yaitu model-based dan model-free. Setelah mempelajari pendekatan algoritmik dasar seperti metode Monte Carlo dan temporal difference learning, Anda akan mengimplementasikan dan melatih agen yang dapat menavigasi lingkungan grid menggunakan algoritma Q-learning.

Python Machine Learning (Machine Learning dan Deep Learning dengan Python, scikit-learn, dan TensorFlow 2) Jilid 3

Penulis: 

Dr. Phil. Dony Novaliendry, S. Kom., M. Kom

Tebal Halaman: 353

Ukuran buku: 18 x 25 cm

ISBN: Masih dalam proses

Untuk Pemesanan silahkan klik link di sini atau silahkan klik cover