Kursus Jasa Skripsi Tesis Disertasi MATLAB ~ “Pengembangan Model Pembelajaran Mesin Berbasis MATLAB untuk Diagnosis Penyakit Menggunakan Citra Medis”

Berikut adalah silabus 20 sesi untuk kursus “Pengembangan Model Pembelajaran Mesin Berbasis MATLAB untuk Diagnosis Penyakit Menggunakan Citra Medis”:

Sesi 1: Pengenalan MATLAB dan Citra Medis

• Tujuan: Memahami dasar-dasar penggunaan MATLAB untuk pengolahan citra medis.

• Materi:

  • Instalasi dan konfigurasi MATLAB.

  • Pengenalan MATLAB untuk pengolahan citra.

  • Format citra medis (DICOM, PNG, JPEG).

  • Pengantar pemrograman MATLAB.

Sesi 2: Dasar-Dasar Pengolahan Citra Menggunakan MATLAB

• Tujuan: Menguasai teknik dasar pengolahan citra di MATLAB.

• Materi:

  • Pembacaan dan penampilan citra.

  • Manipulasi citra dasar: perubahan ukuran, pemotongan, rotasi.

  • Penggunaan filter dasar (blur, sharpen).

Sesi 3: Preprocessing Citra Medis

• Tujuan: Menyiapkan citra medis untuk analisis lebih lanjut.

• Materi:

  • Normalisasi dan konversi citra.

  • Teknik pengurangan noise (filter median, Gaussian).

  • Deteksi tepi (edge detection) pada citra medis.

Sesi 4: Pengenalan Pembelajaran Mesin (Machine Learning)

• Tujuan: Memahami konsep dasar dan teknik pembelajaran mesin.

• Materi:

  • Definisi dan jenis-jenis pembelajaran mesin.

  • Pembelajaran terawasi dan tidak terawasi.

  • Algoritma pembelajaran mesin yang umum.

Sesi 5: Pengenalan Dataset Citra Medis untuk Pembelajaran Mesin

• Tujuan: Memahami cara kerja dataset citra medis untuk pembelajaran mesin.

• Materi:

  • Penggunaan dataset citra medis untuk diagnosis penyakit.

  • Pengumpulan dan anotasi dataset.

  • Persiapan data untuk algoritma pembelajaran mesin.

Sesi 6: Fitur Ekstraksi dari Citra Medis

• Tujuan: Mempelajari teknik ekstraksi fitur dari citra medis.

• Materi:

  • Ekstraksi fitur tekstur (LBP, Haralick).

  • Ekstraksi fitur bentuk (boundary, area, compactness).

  • Pengenalan histogram citra dan analisis warna.

Sesi 7: Pengantar Pembelajaran Terawasi (Supervised Learning)

• Tujuan: Memahami konsep pembelajaran terawasi dengan citra medis.

• Materi:

  • Klasifikasi citra menggunakan algoritma terawasi.

  • Algoritma pembelajaran terawasi: KNN, SVM, Decision Trees.

  • Implementasi di MATLAB.

Sesi 8: Penggunaan Klasifikasi Citra untuk Diagnosis Penyakit

• Tujuan: Menerapkan pembelajaran terawasi untuk diagnosis penyakit.

• Materi:

  • Klasifikasi citra medis menggunakan algoritma terawasi.

  • Pengujian model klasifikasi.

  • Evaluasi hasil klasifikasi menggunakan confusion matrix dan akurasi.

Sesi 9: Pengantar Pembelajaran Tidak Terawasi (Unsupervised Learning)

• Tujuan: Memahami teknik pembelajaran tidak terawasi untuk analisis citra.

• Materi:

  • Pengelompokan citra medis (Clustering).

  • Algoritma k-means dan DBSCAN.

  • Penerapan algoritma di MATLAB.

Sesi 10: Penggunaan Clustering untuk Segmentasi Citra

• Tujuan: Mengimplementasikan teknik clustering untuk segmentasi citra medis.

• Materi:

  • Teknik segmentasi citra medis.

  • Segmentasi menggunakan k-means clustering.

  • Evaluasi hasil segmentasi.

Sesi 11: Teknik Deep Learning untuk Pengolahan Citra

• Tujuan: Memahami teknik deep learning dalam pengolahan citra medis.

• Materi:

  • Pengenalan neural networks.

  • Implementasi jaringan saraf dalam citra medis.

  • Penerapan deep learning di MATLAB dengan toolbox Deep Learning.

Sesi 12: Implementasi CNN (Convolutional Neural Network) untuk Citra Medis

• Tujuan: Mempelajari cara menggunakan CNN untuk analisis citra medis.

• Materi:

  • Konsep dasar CNN.

  • Penerapan CNN untuk diagnosis penyakit menggunakan citra.

  • Implementasi CNN di MATLAB menggunakan Deep Learning Toolbox.

Sesi 13: Pengenalan Transfer Learning pada Citra Medis

• Tujuan: Menggunakan model pre-trained untuk diagnosis penyakit.

• Materi:

  • Penggunaan model pre-trained untuk klasifikasi citra medis.

  • Penerapan transfer learning di MATLAB.

  • Pengoptimalan hasil model dengan fine-tuning.

Sesi 14: Penerapan Recurrent Neural Networks (RNN) untuk Citra Medis

• Tujuan: Memahami penggunaan RNN untuk citra medis sekuensial.

• Materi:

  • Pengenalan RNN dan LSTM.

  • Penggunaan RNN dalam pemrosesan citra medis yang memiliki sifat sekuensial.

  • Implementasi di MATLAB.

Sesi 15: Evaluasi Model Pembelajaran Mesin

• Tujuan: Mengukur dan mengevaluasi kinerja model pembelajaran mesin.

• Materi:

  • Evaluasi model menggunakan metrik seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score.

  • Validasi silang (cross-validation) pada citra medis.

  • Analisis hasil evaluasi dan tuning model.

Sesi 16: Teknik Pengurangan Dimensi pada Citra Medis

• Tujuan: Mengoptimalkan data citra medis untuk pembelajaran mesin.

• Materi:

  • Pengurangan dimensi dengan PCA (Principal Component Analysis).

  • Teknik pengurangan dimensi lainnya.

  • Implementasi PCA di MATLAB.

Sesi 17: Pengolahan Citra untuk Deteksi Penyakit

• Tujuan: Menerapkan teknik pembelajaran mesin untuk deteksi penyakit tertentu.

• Materi:

  • Deteksi kanker dengan citra medis (misalnya, kanker payudara, kanker kulit).

  • Teknik segmentasi dan klasifikasi citra untuk deteksi penyakit.

  • Implementasi dan pengujian model di MATLAB.

Sesi 18: Integrasi Pembelajaran Mesin dan Citra Medis dalam Aplikasi

• Tujuan: Mengintegrasikan model pembelajaran mesin dengan aplikasi untuk diagnosis penyakit.

• Materi:

  • Integrasi model pembelajaran mesin dengan GUI MATLAB.

  • Membuat aplikasi untuk diagnosis penyakit berbasis citra medis.

  • Pengujian aplikasi dan penggunaannya dalam konteks medis.

Sesi 19: Tantangan dalam Pengolahan Citra Medis dan Pembelajaran Mesin

• Tujuan: Mengidentifikasi tantangan dalam menggunakan pembelajaran mesin untuk diagnosis penyakit.

• Materi:

  • Masalah umum dalam pengolahan citra medis.

  • Tantangan dalam data set yang terbatas dan ketidakseimbangan data.

  • Etika dan regulasi dalam penggunaan AI untuk diagnosis medis.

Sesi 20: Presentasi Proyek Akhir dan Diskusi

• Tujuan: Memperkenalkan hasil proyek akhir dan diskusi tentang penerapan di dunia medis.

• Materi:

  • Presentasi hasil proyek akhir.

  • Diskusi tentang aplikasi model untuk diagnosis penyakit.

  • Tinjauan ke depan dan pengembangan lebih lanjut di bidang pengolahan citra medis.

Silabus ini mencakup konsep dasar, teknik pengolahan citra, serta penerapan model pembelajaran mesin untuk diagnosis penyakit menggunakan MATLAB. Setiap sesi dilengkapi dengan latihan dan penerapan di MATLAB untuk memastikan pemahaman dan keterampilan praktis.

Pelatihan InHouse Training Adobe Indesign: Dektop Publishing Bootcamp – Kuasai Desain Layout Menggunakan Adobe Indesign Dalam 3 Hari