Global searching is not enabled.
Skip to main content

Topic outline

  • GREETING

    Assalammualaikum wr, wb, Hallo teman-teman Cvisioner!!

    Selamat datang dan selamat bergabung pada matakuliah Computer Vision.
    Matakuliah IFB-301 Computer Vision ini merupakan matakuliah wajib di Program Studi Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Nasional Bandung yang diselenggarakan di semester ganjil atau tepatnya di semester 5. Bobot matakuliah Computer Vision adalah 3 SKS.

    Perkenalkan saya Irma Amelia Dewi, selama satu semester ini akan menemai teman-teman Cvisioner untuk lebih memahami tidak hanya konsep dari metode-metode computer vision tetapi juga implementasinya di bidang industri.

    Pembelajaran yang diterapkan merupakan collaborative learning dan active learning, mengajak CVisioner terlibat secara partisipasi aktif dalam diskusi/small group discussion, group activity dalam menyelesaikan case study, problem-based yang berasal dari dunia usaha dan dunia industri (DUDI). Jika teman-teman Cvisioner memiliki pertanyaan atau kebutuhan, jangan ragu untuk menghubungi saya melalui platform ini. Saya selalu siap membantu teman-teman dalam proses pembelajaran ini.

    Jadi, mari kita mulai! Siapkan diri Anda untuk menggali ilmu baru, berdiskusi, dan menjalani pengalaman pembelajaran yang luar biasa.

    Terima kasih telah bergabung, dan saya berharap kita akan memiliki waktu yang sangat bermanfaat bersama. Selamat belajar!"

    • Deskripsi Matakuliah

      Mata kuliah ini membahas konsep dan teknik computer vision, yang berfokus pada kemampuan komputer untuk menginterpretasikan data visual 2D atau video. Mahasiswa akan mengeksplorasi dan mengimplementasikan berbagai topik seperti pemrosesan gambar, ekstraksi fitur, deteksi objek, klasifikasi gambar, dan deep learning untuk aplikasi computer vision. Melalui perkuliahan teori, hands-on assignments, dan proyek kolaboratif dengan industri untuk menyempurnakan dan meningkatkan solusi computer vision, mengatasi kebutuhan dan tantangan spesifik industri.

    • headerPada bagian ini berisi informasi mengenai Capaian Pembelajaran Lulusan (CPL) yang dibebankan pada mata kuliah. Selain itu juga berisikan informasi mengenai Capaian Pembelajaran Mata Kuliah (CPMK) yang diturunkan dari CPL, CPL ini lebih difokuskan atau disesuaikan dengan bahan kajian mata. Kemudian Sub-Capaian Pembelajaran Mata Kuliah (Sub-CPMK) diturunkan dari CPMK yang sudah dirumuskan untuk mengukur ketercapaian di setiap pertemuan perkuliahan. 

    • Temen-temen CVisioner berikut ini  informasi mengenai bahan-bahan kajian pada mata kuliah selama satu semester. Bahan kajian adalah konten esensial yang dicapai pada satu periode pembelajaran (babakan).

    • CVisioner skema perkuliahan matakuliah Computer Vision menerapkan Hybrid Learning dengan peserta yang berasal dari prodi Informatika Itenas dan luar PT. Pengimplementasian Flipped Classroom akan men-trigger teman-teman menjadi active learner dengan memperbanyak diskusi dan group activity. 

      Selain itu rencana penilaian disusun untuk setiap Sub-CPMK dengan dilengkapi panduan Rencana Tugas Mahasiswa (RTM) sehingga teman-teman CVisioner dapat mengikuti panduan pengerjaan, indikator dan kriteria penilaiannya. 

    • Sudah menyaksikan video nya kan?? Ini adalah dokumen RPS (Rencana Pembelajaran Semester) Matakuliah Computer Vision

    • CVisioner kita perkenalan dulu yuk sama dosen pengampu dan pengajar matakuliah IFB-301 Computer Vision di prodi Informatika Itenas Bandung

    • Berikut ini daftar rujukan yang dapat teman-teman CVisioner jadikan referensi dalam kuliah Computer Vision. 

    • Simulasi Computer Vision adalah aplikasi berbasis website yang dapat membantu teman-teman CVisioner untuk lebih memahami proses atau metode pada computer vision melalui simulasi dari proses-prosesnya. Melalui simulasi ini teman-teman CVisioner dapat mencoba operator sebagai berikut ini:

      • Pre-processing : grayscalling, global thresholding, brightness, contrast stretching dll
      • Image Segmentation dan Feature Extraction: Canny edge detection, Otsu's Thresholding, Histogram Orientation of Gradient, Local Binary Pattern, dll
      • Image Classification: Haar Cascade untuk mendeteksi wajah, face swipe dl

      Untuk lebih jelasnya silahkan jelajah sendiri simulasinya sebelum mempelajari materi pertemuannya untuk mendapatkan gambaran penerapan metode yang dipelajari.  

    • Pixel Spot Detection adalah simulasi berbasis website yang dapat digunakan oleh teman-teman CVisioner untuk memehami lebih dalam lagi melalui implementasinya mengenai materi object detection pada materi perkuliahan di Computer Vision. Penerapan metode deep learning teknologi Artificial Intelligence yang dibahas pada pertemuan Object Detection dapat memberikan arahan bagi teman-teman CVisioner bagaimana deep learning mampu mengenali objek disekitar kita. 

      Teman-teman Cvisioner dapat mencoba fitur real-time dengan mengaktifkan kamera dan PixelSpot Dtection dapat mendeteksi objek-objek di sekitar kalian, atau dapat menggunakan fitur offline dengan meng-upload video untuk mendeteksi objek yang ada di video tersebut. 

    • Pixel TalkBot adalah fitur penunjang dalam pembelajaran Computer Vision. Aplikasi yang dikembangkan dengan menggunakan teknologi Natural Language Processing dengan library OpenAI menjadikan PixelTalkBot tidak kalah serunya dari ChatGPT loh CVisioner. 

      Teman-teman CVisioner dapat memanfaatkan PixelTalkBot ini untuk mempelajari materi atau matakuliah secara mendalam, atau biasanya akan digunakan pada aktifitas diskusi dan group activity yang di-trigger dengan pertanyaan-pertanyaan dan studi kasus yang membutuhkan penjelasalan lebih mendalam dari teman-teman CVisioner. 

      Silahkan teman-teman CVisioner dapat memanfaatkan PixelTalkBot untuk memahami lebih lanjut materi pada setiap pertemuannya.

    • CVisioner, sudah saatnya masuk ke group activity untuk project based learning dengan case berasal dari DUDI yang telah bekerjasama dengan prodi Informatika Itenas Bandung.

    • Hai Cvisioner...

      sudah punya project akhir yang kita peroleh dari industries kan yah...sekarang waktunya teman-teman untuk melakukan manajemen project dan monitoring juga nih pekerjaan teman-teman untuk mengukur sejauh mana capaian teman-teman sekalian. Cek Trello secara periodik untuk melihat feedback dari mentor dan teman anggotanya yah...

  • HEADER

    Greeting

    Selamat datang teman-teman CVisioner pada pertemuan pertama perkuliahan Computer Vision. Pada pertemuan pertama matakuliah Computer Vision ini  teman-teman CVisioner diharapkan dapat mendeskripsikan penerapan computer vision di berbagai bidang, keterkaitan keilmuan computer vision dengan bidang ilmu lainnya. Semoga teman-teman Cvisioner dalam keadaan sehat dan semangat mempelajari materi di pertemuan pertama ini. 

    Deskripsi Materi

    Pertemuan pertama dalam matakuliah Computer Vision merupakan langkah awal dalam memahami konsep fundamental tentang pemrosesan gambar dan visualisasi data. Selama pertemuan ini, mahasiswa akan diperkenalkan kepada berbagai aspek penting terkait dengan Computer Vision, seperti:

    1. Definisi dan Ruang Lingkup: Dalam pertemuan pertama, mahasiswa akan memahami apa yang dimaksud dengan Computer Vision dan bagaimana bidang ini berfokus pada pengembangan algoritma dan teknik untuk memungkinkan komputer memahami dan menginterpretasi gambar dan video.
    2. Aplikasi dan Signifikansi: Pertemuan pertama akan menjelaskan berbagai aplikasi Computer Vision dalam dunia nyata, termasuk pengenalan wajah, kendaraan otonom, pemantauan keamanan, dan banyak lagi. Mahasiswa akan memahami betapa pentingnya konsep ini dalam berbagai industri dan sektor.
    3. Keterkaitan dengan Bidang Lain: Mahasiswa akan diajarkan bagaimana Computer Vision berkaitan dengan bidang lain seperti Machine Learning, Artificial Intelligence, Augmented Reality, dan Virtual Reality. Mereka akan memahami bahwa Computer Vision adalah salah satu elemen penting dalam menciptakan sistem yang cerdas dan dapat berinteraksi dengan dunia nyata.
    4. Peran dalam Matakuliah Ini: Pertemuan pertama akan menjelaskan bagaimana konsep-konsep yang diajarkan dalam Computer Vision akan menjadi dasar untuk seluruh matakuliah. Mahasiswa akan diberikan gambaran mengenai topik-topik yang akan dibahas dalam pertemuan-pertemuan selanjutnya, termasuk ekstraksi fitur, segmentasi, deteksi objek, dan pengenalan pola.

    Sub-Capaian Pembelajaran MataKuliah (Sub-CPMK)

    Sub-CPMK 1: Mahasiswa dapat mengidentifikasi kualitas citra dan menerapkan operasi dasar citra digital termasuk image filtering, image enhancement, image restoration dalam pra-pemrosesan citra digital untuk menghasilkan kualitas citra yang lebih baik. 

    Indikator Capaian Pembelajaran

    1. Ketepatan menjelaskan konsep dan penerapan aplikasi computer vision di berbagai bidang
    2. Ketepatan menerapkan operasi dasar dan teknik image enhancemenet pada image pre-processing aplikasi computer vision

    Skenario Pembelajaran

    Matakuliah Computer Vision diselenggarakan dengan menggunakan model pembelajaran flipped classroom. Mahasiswa mempelajari materi pembelajaran baik handout, video pembelajaran, modul praktek pemrograman diluar jam perkuliahan sebelum kelas dimulai. Saat perkuliahan dimulai pada pertemuan  pertama perkuliahan ini, akan dilakukan pre-assessment untuk mengukur sejauh mana pemahaman temen-temen CVisioner mengenai metode Computer Vision. Setelah mahasiswa mempelajari materi sebelum perkuliahan, terdapat group discussion mengenai Implementasi computer vision di berbagai bidang yang sangat berkesan atau yang pernah digunakan serta case based mengenai Smart-car driving. Di activity ini temen-temen Cvisioner dapat menggunakan PixelTalkBot untuk mendapatkan jawaban yang lebih beragam. Setiap kelompok akan mem-presentasikan hasil diskusinya dan dosen serta mahasiswa lain memberikan feedback. 

    Sebelum pertemuan (90 menit):

    1. Mahasiswa menonton video pengenalan computer vision beserta contoh penerapannya selama 30 menit.
    2. Mahasiswa membaca handout ringkasan materi computer vision selama 30 menit.
    3. Mahasiswa mengerjakan kuis pemahaman konsep dasar computer vision di LMS selama 30 menit.

    Saat pertemuan (120 menit):

    1. Dosen melakukan pre-assessment untuk mengukur kemampuan dari setiap mahasiswa terutama mahasiswa pertukaran dari luar Perguruan tinggi Itenas (20 menit)
    2. Dosen membahas poin-poin penting materi dan menjawab pertanyaan selama 15 menit.
    3. Mahasiswa dibagi dalam 5 kelompok, tiap kelompok 4-5 orang, untuk melakukan studi kasus implementasi computer vision selama 20 menit dan mem-posting di Padlet, mahasiswa dapat memanfaatkan PixelTalkBot.
    4. Dosen menunjuk beberapa kelompok mempresentasikan . Kelompok lain memberi pertanyaan dan saran selamac20 menit.
    5. Mahasiswa diberikan case based mengenai Smart-car driving yang dapat diselesaikan secara group selama 20 menit .
    6. Tiap kelompok mempresentasikan hasil studi kasus. Kelompok lain memberi pertanyaan dan saran selama 20 menit.
    7. Dosen memberi ulasan dan merangkum materi selama 15 menit.

    • Halo Teman-teman CVisioner sebelum kita jauh mempelajari materi computer vision, kita coba berkenalan dulu dengan computer vision dan penerapannya di real world yah!!

    • Halo teman-teman mahasiswa CVisioner, Apa kabar semuanya? Hari ini pertemuan pertama matakuliah Computer Vision, mari kita mulai pertemuan ini dengan semangat!!

      Berikut video penjelasan mengenai pengenalan Computer Vision. 

    • Teman-teman tadi sudah menyimak video penjelasan dan juga handout yang berkaitan dengan penerapan computer vision yah.

      Yuk sekarang giliran kalian untuk menuliskan pengamatan-mu di Collaborated Board mengenai pengimplementasian computer vision. Stttt...Rahasia yah, kamu boleh menggunakan PixelTalkBot, tapi pastikan untuk dimodifikasi jawabannya atau dikembangkan kembali yah...

    • Setelah teman-teman CVisioner mencoba menyebutkan implementasi computer vision di berbagai bidang, maka kita coba cermati studi kasus berikut ini ya berkaitan dengan Smart Car Driving. Selamat berdiskusi.