About this course

Calculus untuk Machine Learning adalah kursus singkat yang dirancang untuk memberikan pemahaman fundamental tentang kalkulus, khususnya dalam kaitannya dengan prinsip-prinsip yang digunakan dalam Machine Learning. Dalam dunia Machine Learning, banyak algoritma bekerja berdasarkan konsep matematis yang kuat, dan kalkulus merupakan salah satu pilar utama di antaranya. Oleh karena itu, pemahaman terhadap kalkulus menjadi sangat penting bagi siapa pun yang ingin menguasai atau mendalami bidang ini.

Kursus ini membahas empat topik inti dalam kalkulus: limit, turunan, integral, dan optimasi. Setiap topik dijelaskan dengan pendekatan yang intuitif dan kontekstual agar peserta dapat melihat hubungan langsung antara teori kalkulus dan bagaimana algoritma pembelajaran mesin bekerja. Misalnya, konsep turunan tidak hanya dijelaskan secara matematis, tetapi juga ditunjukkan bagaimana ia digunakan untuk menyesuaikan parameter dalam proses pembelajaran, seperti dalam metode gradien descent.

Terdiri dari 10 sesi yang disusun secara terstruktur, kursus ini menggabungkan teori dengan berbagai ilustrasi visual dan contoh aplikasi yang relevan. Penjelasan disajikan dengan bahasa yang sederhana sehingga dapat diikuti oleh peserta dari berbagai latar belakang, termasuk yang belum memiliki pengalaman matematis yang mendalam.

Kursus ini sangat sesuai bagi pemula di bidang Machine Learning yang ingin memperkuat dasar teoritis mereka sebelum melangkah lebih jauh ke dalam algoritma dan model yang lebih kompleks. Dengan mengikuti kursus ini, peserta diharapkan tidak hanya memahami rumus-rumus kalkulus, tetapi juga memperoleh intuisi yang kuat tentang bagaimana konsep tersebut mendasari proses "belajar" dalam berbagai model Machine Learning.

What you will learn

Memberikan fondasi pemahaman tentang kalkulus dan bagaimana ia terhubung dengan machine learning. Memahami bentuk dan perilaku fungsi dalam konteks algoritma dan prediksi. Menghubungkan konsep limit dengan kekontinuan fungsi dan kestabilan model

Memberikan pemahaman praktis tentang bagaimana turunan digunakan untuk mencari perubahan fungsi. Memungkinkan mahasiswa menurunkan fungsi kompleks seperti pada neural network. Mengoptimalkan parameter model menggunakan teknik gradien

Memahami bagaimana parameter dalam model dipengaruhi oleh kalkulus multivariat. Mampu mengidentifikasi titik optimal dari fungsi cost dalam pelatihan model

Mengaitkan integral dengan distribusi probabilitas dan evaluasi model. Mengaplikasikan kalkulus dalam deep learning, optimasi numerik, dan inference probabilistik

Meet your instructors

GRADUATE PROGRAM

Almuzhidul Mujhid, S.Si., M.Kom

Computer Science
AM

Course Information

Go to course
Start Date

02 June 2025

End Date

-

Language

-

Category

Software Engineering

Certificate

Available

Duration

-

Enrolled Students

1

Rating

0.0

Reviews

No review yet