DEEP LEARNING

Video ini membahas implementasi Generative Adversarial Networks (GAN) menggunakan Python, dimulai dengan simulasi distribusi data yang diajarkan melalui input noise agar menyerupai distribusi target, diikuti oleh penjelasan komponen GAN (generator dan discriminator) serta langkah-langkah coding untuk membuat, melatih, dan menghasilkan gambar tiruan dari dataset MNIST. Berikut adalah rincian per time dari materi yang disajikan dalam video tersebut secara ringkas:

• 0:05 - 0:20: Pengantar tentang materi implementasi Generative Adversarial Networks (GAN) menggunakan Python.
• 0:20 - 0:53: Simulasi distribusi data dengan input noise dan penjelasan tujuannya untuk menyerupai distribusi target.
• 1:02 - 1:18: Penjelasan mengenai dua komponen GAN: generator (membuat data tiruan) dan discriminator (menilai keaslian data).
• 1:30 - 1:47: Contoh proses generator yang mencoba meniru data target MNIST.
• 2:01 - 3:00: Penjelasan dua model GAN (generator dan discriminator) dan bagaimana keduanya dilatih secara adversarial.
• 3:00 - 5:57: Persiapan coding, mengimpor library TensorFlow dan ImageIO, dan pengaturan dataset MNIST untuk melatih model GAN.
• 5:57 - 6:40: Penjelasan tentang konfigurasi generator dan discriminator menggunakan Leaky ReLU dan batch normalization.
• 6:40 - 7:28: Penjelasan tentang fungsi loss dan optimizer menggunakan binary cross-entropy untuk GAN.
• 7:28 - 8:55: Proses training model dengan menyimpan checkpoint untuk efisiensi waktu, dan proses generate gambar dalam format GIF.
• 8:55 - 9:37: Hasil akhir dari noise menjadi gambar yang menyerupai tulisan tangan, berupa angka dalam dataset MNIST.
• 9:37 - 10:00: Penutup, mengarahkan untuk melanjutkan eksplorasi tentang GAN dan menyediakan dataset tambahan yang bisa didapatkan di Kaggle.