Kursus/Jasa Machine Learning | “Penerapan Generative Adversarial Networks (GAN) untuk Pengembangan Model Prediksi dan Simulasi Cuaca Ekstrem”

Berikut adalah silabus untuk topik “Penerapan Generative Adversarial Networks (GAN) untuk Pengembangan Model Prediksi dan Simulasi Cuaca Ekstrem”:

Modul 1: Pengenalan Machine Learning dan Deep Learning (Sesi 1-5)

1. Sesi 1: Pengantar Machine Learning, Deep Learning, dan Konsep Prediksi Cuaca
2. Sesi 2: Dasar-dasar Jaringan Syaraf Tiruan (Artificial Neural Networks) dan Pengantar GAN
3. Sesi 3: Konsep Generative Adversarial Networks (GAN) – Generator dan Discriminator
4. Sesi 4: Studi Kasus Aplikasi GAN dalam Berbagai Bidang
5. Sesi 5: Pendalaman GAN dan Tipe-tipe GAN yang Relevan dalam Prediksi Cuaca Ekstrem

Modul 2: Pemrosesan Data untuk Prediksi Cuaca (Sesi 6-10)

6. Sesi 6: Pengumpulan dan Sumber Data Cuaca – Dataset Cuaca Ekstrem dan Penginderaan Jauh
7. Sesi 7: Teknik Preprocessing Data Cuaca (Normalisasi, Penskalaan, dan Pengisian Data Hilang)
8. Sesi 8: Pemrosesan Data Waktu – Analisis Data Waktu (Time Series Analysis) untuk Cuaca
9. Sesi 9: Teknik Ekstraksi Fitur dari Data Cuaca (Temperatur, Kelembapan, Angin, dll.)
10. Sesi 10: Studi Kasus Data Cuaca Ekstrem – Pemilihan dan Pengolahan Data

Modul 3: Struktur dan Implementasi GAN (Sesi 11-20)

11. Sesi 11: Arsitektur Dasar GAN – Implementasi Model Generator
12. Sesi 12: Arsitektur Dasar GAN – Implementasi Model Discriminator
13. Sesi 13: Training GAN – Fungsi Loss dan Optimisasi (Adversarial Loss, Gradient Descent)
14. Sesi 14: Implementasi GAN Sederhana untuk Simulasi Data Cuaca
15. Sesi 15: Teknik Pengendalian Mode Collapse pada GAN
16. Sesi 16: Pendalaman Conditional GAN (cGAN) untuk Prediksi Berdasarkan Kondisi Tertentu
17. Sesi 17: Pendalaman Wasserstein GAN (WGAN) dan Penggunaan Fungsi Distance dalam GAN
18. Sesi 18: GAN untuk Data Waktu (Time-Series GAN) – Konsep dan Implementasi
19. Sesi 19: Implementasi Time-Series GAN untuk Data Cuaca
20. Sesi 20: Latihan dan Diskusi – Analisis Model GAN yang Dibuat

Modul 4: Teknik Peningkatan GAN dan Fine-Tuning (Sesi 21-25)

21. Sesi 21: Teknik Fine-Tuning Generator dan Discriminator
22. Sesi 22: Transfer Learning pada GAN untuk Prediksi Cuaca Ekstrem
23. Sesi 23: Regularisasi pada GAN untuk Mencegah Overfitting
24. Sesi 24: Teknik Ensembel GAN untuk Meningkatkan Akurasi Model
25. Sesi 25: Studi Kasus – Penerapan Model GAN pada Dataset Cuaca Ekstrem yang Berbeda

Modul 5: Validasi dan Evaluasi Model GAN (Sesi 26-30)

26. Sesi 26: Teknik Evaluasi Kinerja GAN – Frechet Inception Distance (FID) dan Inception Score
27. Sesi 27: Penggunaan Metode Visualisasi untuk Evaluasi Keluaran GAN
28. Sesi 28: Evaluasi Prediksi Cuaca – Perhitungan Akurasi dan Ketepatan Model
29. Sesi 29: Penggunaan Data Aktual untuk Evaluasi Hasil Prediksi Cuaca Ekstrem
30. Sesi 30: Studi Kasus dan Diskusi – Evaluasi Akhir Model GAN yang Dikembangkan

Modul 6: Implementasi Simulasi Cuaca Ekstrem dengan GAN (Sesi 31-35)

31. Sesi 31: Integrasi Model GAN dengan Model Simulasi Cuaca (Overview)
32. Sesi 32: Implementasi GAN untuk Simulasi Perubahan Cuaca Ekstrem Jangka Pendek
33. Sesi 33: Implementasi GAN untuk Simulasi Tren Cuaca Ekstrem Jangka Panjang
34. Sesi 34: Studi Kasus – Simulasi Cuaca Ekstrem Berdasarkan Data Nyata
35. Sesi 35: Latihan – Simulasi dan Visualisasi Data Cuaca Ekstrem Menggunakan GAN

Modul 7: Optimalisasi dan Adaptasi GAN untuk Prediksi Cuaca Ekstrem (Sesi 36-40)

36. Sesi 36: Optimalisasi Parameter GAN untuk Aplikasi Cuaca Ekstrem
37. Sesi 37: Adaptasi GAN pada Lingkungan Cuaca yang Berbeda (Daerah Tropis vs Subtropis)
38. Sesi 38: Analisis Risiko dan Etika dalam Penggunaan GAN untuk Prediksi Cuaca
39. Sesi 39: Presentasi dan Diskusi Akhir – Tantangan dan Solusi dalam Penggunaan GAN untuk Cuaca Ekstrem
40. Sesi 40: Tinjauan dan Evaluasi Akhir – Penyusunan Laporan dan Dokumentasi Hasil Proyek

Silabus ini memberikan landasan teoretis serta praktik langsung dalam mengembangkan dan menerapkan model GAN untuk simulasi dan prediksi cuaca ekstrem.