Home Catalog Catalog Detail

Catalog Detail

Kecerdasan Buatan dengan Deep Computer Vision

Dilihat 415 kali

Mata Kuliah Terkait (Kurikulum 2024)

Program Studi Kode MK Nama Mata Kuliah
D4 Teknologi Rekayasa Multimedia GHK2DAB4 Kecerdasan Buatan
S1 Film FFK2EAB2 Proyek Kreatif AI
S1 Informatika CAK3DAB3 Kecerdasan Artifisial
S1 Informatika - Kampus Surabaya CAK4IBB3 Big Data dan AI
S1 Informatika - Kampus Surabaya CAK2IAB3 Dasar Kecerdasan Artifisial
S1 Informatika - Kampus Surabaya CAK4LBB3 Generative AI
S1 Informatika - Kampus Surabaya CAK3DAB3 Kecerdasan Artifisial
S1 PJJ Informatika CAK3DAB3 Kecerdasan Artifisial
S1 Rekayasa Perangkat Lunak CCK2LAB3 Kecerdasan Buatan
S1 Rekayasa Perangkat Lunak - Kampus Surabaya CCK2LAB3 Kecerdasan Buatan
S1 Sains Data - Kampus Surabaya CDK2FAB3 Kecerdasan Buatan
S1 Sistem Informasi ???????3 Kecerdasan Artifisial dan Penerapannya
S1 Sistem Informasi - Kampus Surabaya BBK3HAB3 Kecerdasan Artifisial dan Penerapannya
S1 Teknik Elektro ABK3FAB3 Kecerdasan Buatan
S1 Teknik Elektro - Kampus Surabaya ABK3FAB3 Kecerdasan Buatan
S1 Teknik Industri BAK4IGB3 KECERDASAN BUATAN
S1 Teknik Komputer ACK4FBB3 Big Data
S1 Teknik Komputer ACK3BAB3 Kecerdasan Buatan
S1 Teknik Komputer - Kampus Surabaya ACK3BAB3 KECERDASAN BUATAN
S1 Teknik Logistik BCK4IGB3 KECERDASAN BUATAN
S1 Teknik Telekomunikasi AAK2KAB3 Artificial Intelligence Dan Big Data
S1 Teknik Telekomunikasi - Kampus Surabaya AAK2KAB3 ARTIFICIAL INTELLIGENCE DAN BIG DATA
Gulir ke bawah untuk melihat lebih banyak

Abstrak

uku ini membahas tentang Deep Computer Vision yang merupakan cabang kecerdasan buatan yang memanfaatkan jaringan saraf tiruan untuk melakukan analisis dan pemrosesan gambar/citra/video secara real-time . Bagian Pertama buku membahas teknologi Computer Vision konvensional yang menggunakan algoritme Non-Deep Learning. Pada Bagian Kedua buku, pembahasan mengenai Computer Vision difokuskan pada tugas-tugas yang lebih kompleks dengan memanfaatkan teknologi Deep Learning. Tugas-tugas kompleks tersebut meliputi deteksi, penelusuran (tracking), segmentasi, dan prediksi pose objek serta klasifikasi pada gambar/citra/video secara real-time. Penulis memberikan pengantar langkah demi langkah ke konsep-konsep utama, dengan penjelasan yang gamblang dan terperinci tentang metode komputasi di balik setiap teknik. Buku ini juga menyertakan contoh-contoh praktis dalam kode pemrograman berbasis Bahasa Pemrograman Python yang menunjukkan bagaimana Deep Computer Vision dapat diterapkan pada masalah-masalah di dunia nyata, seperti pengenalan wajah seseorang, deteksi kendaraan pada webcam, dan menghitung tren kepadatan lalu-lintas. Kode program dijelaskan secara baris-per-baris sehingga memudahkan pembaca dalam pemahaman program serta melanjutkan pengembangan program tersebut untuk kasus-kasus spesifik yang dihadapi mereka. Secara rinci, isi buku mencakup pemahaman Deep Computer Vision pada: Teori dan metode Computer Vision konvensional beserta pemrogramannya. Teori, konsep dasar, dan pemrograman Deep Learning terutama Convolutional Neural Network (CNN). Teori, konsep dasar, dan pemrograman teknologi prediksi objek terkini: You Only Look Once (YOLO). Proyek-proyek Deep Computer Vision yang mempraktikan teknologi ini pada kasus-kasus di dunia nyata. 006.3 PAH k

Detail Penulis

NamaSaid Mirza Pahlevi
TipePerorangan
Editor-
Penerjemah-
Tanggal TerbitKamis, 31 Juli 2025

Informasi Koleksi

Kode25.01.851
ISBN / ISSN9786230060915
Klasifikasi006.3
TipeBuku - Circulation (Dapat Dipinjam)
SubjekComputer Vision

Penerbitan & Sirkulasi

PenerbitElex Media Komputindo
KotaJakarta
Tahun2025
SirkulasiSirkulasi
Biaya SewaRp 0
Denda / HariRp 1.000

File Digital

Ketersediaan Salinan Fisik

No. Barcode Status
Tel-U Jakarta - Gedung Stasiun Bumi
125.01.851-3Tersedia
225.01.851-4Tersedia
325.01.851-5Tersedia
Tel-U Purwokerto - Gedung Rektorat Lantai 1
125.01.851-6Tersedia
225.01.851-7Tersedia
325.01.851-8Tersedia
Tel-U Surabaya
125.01.851-1Tersedia
225.01.851-2Tersedia

Peta Lokasi Rak

Koleksi ini dapat ditemukan di area berikut:
Tel-U Jakarta - Gedung Stasiun Bumi (Rak 2)
Tel-U Purwokerto - Gedung Rektorat Lantai 1 (Rak 3)
Peta Lokasi
Tel-U Surabaya (Rak 2)
Peta Lokasi
Aksesibilitas
Bantuan