Software
Kursus/Jasa C++ | “Pengembangan Sistem Artificial Intelligence untuk Kendaraan Otonom Menggunakan Algoritma Reinforcement Learning di C++”

Berikut Silabus 40 Sesi: “Pengembangan Sistem Artificial Intelligence untuk Kendaraan Otonom Menggunakan Algoritma Reinforcement Learning di C++”
Tujuan Pembelajaran:
Peserta akan memahami konsep, implementasi, dan pengembangan sistem Artificial Intelligence (AI) untuk kendaraan otonom menggunakan algoritma Reinforcement Learning (RL) berbasis bahasa pemrograman C++. Peserta akan menyelesaikan proyek akhir berupa simulasi sistem kendaraan otonom dengan RL di C++.
Tahap 1: Pengantar (5 Sesi)
- Sesi 1:
- Topik: Pengenalan Artificial Intelligence (AI) dan Kendaraan Otonom
- Isi: Konsep dasar AI, aplikasi AI pada kendaraan otonom, dan tantangan.
- Output: Pemahaman umum tentang hubungan AI dan kendaraan otonom.
- Sesi 2:
- Topik: Dasar-Dasar Reinforcement Learning
- Isi: Konsep agent, environment, states, actions, rewards, dan Markov Decision Process (MDP).
- Output: Diagram alur RL untuk kendaraan otonom.
- Sesi 3:
- Topik: Pengantar Bahasa Pemrograman C++ untuk AI
- Isi: Syntax dasar C++, manipulasi data, dan struktur kontrol.
- Output: Program sederhana terkait pengambilan keputusan.
- Sesi 4:
- Topik: Framework dan Library RL untuk C++
- Isi: Instalasi dan konfigurasi library RL, seperti TensorFlow C++ API dan PyTorch C++.
- Output: Lingkungan pemrograman siap pakai untuk RL.
- Sesi 5:
- Topik: Pengenalan Simulator Kendaraan Otonom
- Isi: Instalasi simulasi berbasis OpenAI Gym dan integrasi dengan C++.
- Output: Simulator dasar untuk kendaraan otonom.
Tahap 2: Dasar-Dasar Algoritma RL (10 Sesi)
- Sesi 6:
- Topik: Algoritma Monte Carlo
- Isi: Implementasi Monte Carlo dalam simulasi RL.
- Output: Kode untuk simulasi Monte Carlo di C++.
- Sesi 7:
- Topik: Dynamic Programming dalam RL
- Isi: Implementasi iterasi nilai dan iterasi kebijakan.
- Output: Kebijakan optimal berbasis dynamic programming.
- Sesi 8:
- Topik: Algoritma Q-Learning
- Isi: Konsep Q-table dan implementasinya.
- Output: Sistem RL dengan Q-Learning sederhana.
- Sesi 9:
- Topik: Algoritma Deep Q-Learning
- Isi: Menggunakan jaringan saraf untuk Q-Learning.
- Output: Implementasi Deep Q-Learning di C++.
- Sesi 10:
- Topik: Strategi Eksplorasi-Exploitation
- Isi: Balancing eksplorasi dan eksploitasi menggunakan epsilon-greedy.
- Output: Parameter epsilon-greedy di RL.
- Sesi 11:
- Topik: Algoritma Actor-Critic
- Isi: Kombinasi pendekatan policy-based dan value-based.
- Output: Sistem RL dengan Actor-Critic.
- Sesi 12:
- Topik: Implementasi Proximal Policy Optimization (PPO)
- Isi: Pendekatan PPO dalam optimalisasi RL.
- Output: Model PPO untuk kendaraan otonom.
- Sesi 13:
- Topik: Multi-Agent RL
- Isi: Integrasi RL untuk koordinasi banyak agen.
- Output: Simulator multi-agent untuk kendaraan.
- Sesi 14:
- Topik: Reward Engineering
- Isi: Mendesain sistem reward untuk kendaraan otonom.
- Output: Fungsi reward yang efisien.
- Sesi 15:
- Topik: Hyperparameter Tuning dalam RL
- Isi: Optimasi parameter RL.
- Output: Hyperparameter yang optimal untuk RL.
Tahap 3: Kendaraan Otonom dengan RL (15 Sesi)
- Sesi 16:
- Topik: Perancangan Lingkungan Simulasi Kendaraan Otonom
- Isi: Penentuan peta, rute, dan kondisi.
- Output: Lingkungan simulasi siap pakai.
- Sesi 17:
- Topik: Sensor dan Data Kendaraan
- Isi: Pemrosesan data dari sensor virtual (kamera, lidar, radar).
- Output: Modul sensor berbasis C++.
- Sesi 18:
- Topik: Implementasi RL pada Kendaraan Sederhana
- Isi: Pengendalian akselerasi dan pengereman.
- Output: Kendaraan virtual dapat bergerak.
- Sesi 19:
- Topik: Navigasi Jalur Optimal
- Isi: Algoritma RL untuk mengikuti rute.
- Output: Navigasi rute tanpa hambatan.
- Sesi 20:
- Topik: Deteksi Hambatan
- Isi: Integrasi sistem deteksi hambatan.
- Output: Kendaraan menghindari hambatan.
- Sesi 21:
- Topik: Pengendalian Kecepatan Adaptif
- Isi: RL untuk adaptasi kecepatan terhadap lalu lintas.
- Output: Kendaraan dapat menyesuaikan kecepatan.
- Sesi 22:
- Topik: Simulasi di Lingkungan Dinamis
- Isi: Penyesuaian RL untuk lingkungan berubah.
- Output: Kendaraan dapat merespons perubahan.
- Sesi 23:
- Topik: Pengendalian di Persimpangan
- Isi: Kendaraan RL pada persimpangan jalan.
- Output: Kendaraan dapat mengelola persimpangan.
- Sesi 24:
- Topik: Implementasi Sistem Parkir Otonom
- Isi: Algoritma RL untuk parkir otomatis.
- Output: Kendaraan dapat parkir otomatis.
- Sesi 25:
- Topik: Uji Coba Sistem secara End-to-End
- Isi: Simulasi lengkap kendaraan otonom.
- Output: Sistem kendaraan otonom dasar.
Tahap 4: Optimasi dan Proyek Akhir (10 Sesi)
- Sesi 26:
- Topik: Debugging dan Optimasi Kode
- Isi: Peningkatan performa RL dan optimasi C++.
- Output: Kode yang efisien.
- Sesi 27:
- Topik: Analisis Performa Kendaraan
- Isi: Evaluasi RL berdasarkan metrik (kecepatan, akurasi, efisiensi).
- Output: Laporan analisis performa.
- Sesi 28:
- Topik: Integrasi Teknologi IoT untuk Data Kendaraan
- Isi: Pengiriman data ke cloud menggunakan C++.
- Output: Integrasi IoT dengan RL.
- Sesi 29:
- Topik: Keamanan dan Privasi Data
- Isi: Penambahan algoritma enkripsi untuk komunikasi kendaraan.
- Output: Sistem komunikasi yang aman.
- Sesi 30:
- Topik: Sistem Fail-Safe Kendaraan
- Isi: RL untuk kondisi darurat.
- Output: Sistem darurat yang efektif.
- Sesi 31-36:
- Topik: Pengembangan Proyek Akhir
- Isi: Implementasi dan pengujian sistem end-to-end.
- Output: Kendaraan otonom dengan RL siap digunakan.
- Sesi 37-40:
- Topik: Presentasi dan Evaluasi Proyek Akhir
- Isi: Dokumentasi, presentasi, dan feedback dari sistem.
- Output: Sistem kendaraan otonom berbasis RL dalam C++ yang komprehensif.