Konsep Dan Implementasi Pemrograman Python
DOWNLOAD
Download Konsep Dan Implementasi Pemrograman Python PDF/ePub or read online books in Mobi eBooks. Click Download or Read Online button to get Konsep Dan Implementasi Pemrograman Python book now. This website allows unlimited access to, at the time of writing, more than 1.5 million titles, including hundreds of thousands of titles in various foreign languages. If the content not found or just blank you must refresh this page
Konsep Dan Implementasi Pemrograman Python
DOWNLOAD
Author : Vivian Siahaan
language : id
Publisher: SPARTA PUBLISHING|
Release Date : 2019-05-25
Konsep Dan Implementasi Pemrograman Python written by Vivian Siahaan and has been published by SPARTA PUBLISHING| this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2019-05-25 with Computers categories.
Buku ini merupakan buku teks pemrograman komputer menggunakan Python yang difokuskan untuk pembelajaran efektif. Sengaja dirancang untuk pelbagai tingkat ketertarikan dan kemampuan pembelajar, buku ini cocok untuk siswa SMA/SMK, mahasiswa, insinyur, dan bahkan peneliti dalam berbagai displin ilmu. Tidak ada pengalaman pemrograman yang diperlukan, dan hanya sedikit kemampun aljabar tingkat sekolah menenga atas yang diperlukan. Buku ini memang dirancang untuk mengambil rute tradisional, dengan lebih dahulu menekankan sintaksis-sintaksis dasar, struktur-struktur kendali, fungsi, dekomposisi prosedural, dan struktur data built-in seperti list, set, dan kamus (dictionary). Panduan langkah-demi-langkah di dalamnya diharapkan bisa membantu kepercayaan diri pembaca untuk menjadi programer yang bisa menyelesaikan permasalahan-permasalahan pemrograman. Sejumlah contoh disediakan untuk mendemonstrasikan bagaimana menerapkan konsep-konsep yang telah disajikan terhadap sejumlahan tantangan pemrograman. Pada Bab 1, Anda akan diajari mengenal IDE Spyder untuk memprogram Python dan mengetahui sintaksis dasar dari program sederhana Python. Pada Bab 2, Anda akan belajar: Mendefinisikan dan menggunakan variabel dan konstanta; Memahami sejumlah watak dan keterbatasan bilangan integer (bilangan bulat) dan titik-mengambang (bilangan pecahan); Memahami pentingnya komentar dan tataletak kode; Menulis ekspresi aritmatik dan statemen penugasan; Menciptakan program yang membaca dan memproses masukan, dan menampilkan hasilnya; Bagaimana menggunakan string Python; Menciptakan program grafika menggunakan sejumlah bangun dasar dan teks. Pada Bab 3, Anda akan belajar: Mengimplementasikan keputusan menggunakan statemen if; Membandingkan bilangan integer, titik-mengambang, dan string; Menuliskan statemen menggunakan ekspresi Boolean; Memvalidasi masukan user. Pada Bab 4, Anda akan belajar: Mengimplementasikan loop while dan for; Menjadi familiar dengan algoritma-algoritma yang melibatkan loop; Memahami loop bersarang; Memproses string. Pada Bab 5, Anda akan belajar: Bagaimana mengimplementasikan fungsi; Menjadi familiar dengan konsep pelewatan parameter; Mengembangkan strategi pendekomposisian pekerjaan kompleks menjadi pekerjaan-pekerjaan yang lebih mudah; Mampu menentukan skop variabel. Pada Bab 6, Anda akan belajar: Mengumpulkan elemen-elemen menggunkan list; Menggunakan loop for untuk menjelajah list; Menggunakan sejumlah algoritma umum untuk memproses list; Menggunakan list dengan fungsi; Bekerja dengan tabel data. Pada Bab 7, Anda akan belajar: Membangun dan menggunakan kontainer set; Menggunakan operasi-operasi set untuk memproses data; Membangun dan menggunakan kontainer dictionary; Menggunakan dictionary untuk tabel; Menggunakan struktur kompleks.
Python Kasus Big Data Konsep Implementasi Pemrograman
DOWNLOAD
Author : Rosihan Ari Yuana
language : id
Publisher:
Release Date : 2019-11-12
Python Kasus Big Data Konsep Implementasi Pemrograman written by Rosihan Ari Yuana and has been published by this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2019-11-12 with categories.
Saat ini Python sedang banyak digandrungi Programmer di seluruh dunia. Untuk itu, buku ini hadir membahas pemrograman Python dari nol, seperti Pengenalan dan Instalasi Python, Dasar-Dasar dan Logika Pemrograman Python (Statement Control, Looping, Function, Mengolah Tipe Data Statis/Dinamis, dan sebagainya), sehingga cocok untuk Programmer pemula dan intermediate. Untuk melatih logika berpikir dan kemampuan problem solving, dalam buku ini diberikan Ratusan Studi Kasus dan Proyek Latihan yang dipaparkan dimulai dari ide penyelesaian sampai implementasinya pada kasus permasalahan yang dihadapi. Selain itu, buku ini juga membahas bagaimana kemampuan dan keunggulan Python dalam Data Science dan Big Data Analytics. Disertai studi kasus seperti mencari penjualan terbanyak di suatu negara pada tahun tertentu, mencari produk yang paling menguntungkan & merugikan, mengolah data kriminalitas, menentukan segmentasi konsumen, dan lainnya yang dilengkapi juga dengan sajian grafik.
Seven Books In One Sinyal Digital Citra Digital Machine Learning Deep Learning Dan Data Science Dengan Python Gui
DOWNLOAD
Author : Vivian Siahaan
language : id
Publisher: BALIGE PUBLISHING
Release Date : 2021-07-24
Seven Books In One Sinyal Digital Citra Digital Machine Learning Deep Learning Dan Data Science Dengan Python Gui written by Vivian Siahaan and has been published by BALIGE PUBLISHING this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2021-07-24 with Computers categories.
BUKU 1: Konsep dan Implementasi Pemrograman Python Buku ini merupakan buku teks pemrograman komputer menggunakan Python yang difokuskan untuk pembelajaran efektif. Sengaja dirancang untuk pelbagai tingkat ketertarikan dan kemampuan pembelajar, buku ini cocok untuk siswa SMA/SMK, mahasiswa, insinyur, dan bahkan peneliti dalam berbagai displin ilmu. Tidak ada pengalaman pemrograman yang diperlukan, dan hanya sedikit kemampun aljabar tingkat sekolah menenga atas yang diperlukan. Buku ini memang dirancang untuk mengambil rute tradisional, dengan lebih dahulu menekankan sintaksis-sintaksis dasar, struktur-struktur kendali, fungsi, dekomposisi prosedural, dan struktur data built-in seperti list, set, dan kamus (dictionary). Panduan langkah-demi-langkah di dalamnya diharapkan bisa membantu kepercayaan diri pembaca untuk menjadi programer yang bisa menyelesaikan permasalahan-permasalahan pemrograman. Sejumlah contoh disediakan untuk mendemonstrasikan bagaimana menerapkan konsep-konsep yang telah disajikan terhadap sejumlahan tantangan pemrograman. Pada Bab 1, Anda akan diajari mengenal IDE Spyder untuk memprogram Python dan mengetahui sintaksis dasar dari program sederhana Python. Pada Bab 2, Anda akan belajar: Mendefinisikan dan menggunakan variabel dan konstanta; Memahami sejumlah watak dan keterbatasan bilangan integer (bilangan bulat) dan titik-mengambang (bilangan pecahan); Memahami pentingnya komentar dan tataletak kode; Menulis ekspresi aritmatik dan statemen penugasan; Menciptakan program yang membaca dan memproses masukan, dan menampilkan hasilnya; Bagaimana menggunakan string Python; Menciptakan program grafika menggunakan sejumlah bangun dasar dan teks. Pada Bab 3, Anda akan belajar: Mengimplementasikan keputusan menggunakan statemen if; Membandingkan bilangan integer, titik-mengambang, dan string; Menuliskan statemen menggunakan ekspresi Boolean; Memvalidasi masukan user. Pada Bab 4, Anda akan belajar: Mengimplementasikan loop while dan for; Menjadi familiar dengan algoritma-algoritma yang melibatkan loop; Memahami loop bersarang; Memproses string. Pada Bab 5, Anda akan belajar: Bagaimana mengimplementasikan fungsi; Menjadi familiar dengan konsep pelewatan parameter; Mengembangkan strategi pendekomposisian pekerjaan kompleks menjadi pekerjaan-pekerjaan yang lebih mudah; Mampu menentukan skop variabel. Pada Bab 6, Anda akan belajar: Mengumpulkan elemen-elemen menggunkan list; Menggunakan loop for untuk menjelajah list; Menggunakan sejumlah algoritma umum untuk memproses list; Menggunakan list dengan fungsi; Bekerja dengan tabel data. Pada Bab 7, Anda akan belajar: Membangun dan menggunakan kontainer set; Menggunakan operasi-operasi set untuk memproses data; Membangun dan menggunakan kontainer dictionary; Menggunakan dictionary untuk tabel; Menggunakan struktur kompleks. BUKU 2: SINYAL DAN CITRA DIGITAL dengan PYTHON GUI Buku ini merupakan versi bahasa Indonesia dari buku kami yang berjudul “LEARN FROM SCRATCH SIGNAL AND IMAGE PROCESSING WITH PYTHON GUI”. Anda bisa mengaksesnya di Amazon maupun di Google Books. Pada buku ini, Anda akan belajar bagaimana menggunakan OpenCV, NumPy dan sejumlah pustaka lain untuk melakukan pemrosesan sinyal, pemrosesan citra, deteksi objek, dan ekstraksi fitur dengan memanfaatkan Python GUI (PyQt). Anda akan belajar cara memfilter sinyal, mendeteksi tepi dan segmen, dan menekan derau pada citra dengan memanfaatkan PyQt. Anda juga akan belajar cara mendeteksi objek (wajah, mata, dan mulut) menggunakan Haar Cascades dan cara mendeteksi fitur pada citra menggunakan Harris Corner Detection, Shi-Tomasi Corner Detector, Scale-Invariant Feature Transform (SIFT), dan Features from Accelerated Uji Segmen (FAST). Pada bab 1, Anda akan mempelajari secara langkah demi langkah: membuat aplikasi gui sederhana; menggunakan tombol radio; mengelompokkan tombol radio; menggunakan widget kotak centang; menggunakan dua grup kotak centang; memahami sinyal dan slot; mengonversi jenis data; menggunakan widget spin box; menggunakan scrollbar dan slider; menggunakan list widget; menggunakan kotak kombo; dan menggunakan widget Table. Pada bab 2, Anda akan mempelajari secara langkah demi langkah: membuat grafik garis sederhana; membuat grafik garis sederhana dengan python gui; membuat grafik garis sederhana dengan python gui: bagian 2; membuat dua atau lebih banyak grafik di sumbu yang sama;membuat dua sumbu dalam satu kanvas; menggunakan dua widget;menggunakan dua widget, masing-masing memiliki dua sumbu; menggunakan sumbu dengan tingkat opacity tertentu; memilih warna garis dari combo box; menghitung fast fourier transform; membuat gui untuk FFT; membuat gui untuk FFT dengan beberapa sinyal input lain; membuat gui untuk sinyal bising; membuat gui untuk penapisan sinyal berderau; dan membuat gui untuk penapisan sinyal wav. Pada bab 3, Anda akan mempelajari secara langkah demi langkah: mengkonversi citra RGB menjadi grayscale; mengubah citra RGB menjadi citra YUV; mengkonversi citra RGB menjadi citra HSV; memfilter citra; menampilkan histogram citra; menampilkan histogram citra tertapis; memfilter citra dengan memanfaatkan opsi pada kotak centang; menerapkan ambang batas citra; dan menerapkan ambang batas citra adaptif. Pada bab 4, Anda akan mempelajari secara langkah demi langkah: membangkitkan dan menampilkan citra berderau; menerapkan deteksi tepi pada citra; menerapkan segmentasi citra menggunakan algoritma multiple thresholding dan k-means; dan menerapkan penekanan derau citra. Pada bab 5, Anda akan mempelajari secara langkah demi langkah: mendeteksi wajah, mata, dan mulut menggunakan haar cascades; mendeteksi wajah menggunakan haar cascades dengan pyqt; mendeteksi mata, dan mulut menggunakan haar cascades dengan pyqt; dan mengekstraksi objek yang terdeteksi. Pada bab 6, Anda akan mempelajari secara langkah demi langkah: mendeteksi fitur citra menggunakan deteksi harris corner; mendeteksi fitur citra menggunakan deteksi sudut shi-tomasi; mendeteksi fitur citra menggunakan Scale-Invariant Feature Transform (SIFT); dan mendeteksi fitur citra menggunakan Features from Accelerated Uji Segmen (FAST). BUKU 3: IMPLEMENTASI MACHINE LEARNING DENGAN PYTHON GUI Buku ini merupakan versi bahasa Indonesia dari buku kami yang berjudul “LEARN FROM SCRATCH MACHINE LEARNING WITH PYTHON GUI”. Anda bisa mengaksesnya di Amazon maupun di Google Books. Pada buku ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan NumPy, Pandas, OpenCV, Scikit-Learn, dan pustaka lain untuk memplot grafik dan memproses citra digital. Kemudian, Anda akan mempelajari cara mengklasifikasikan fitur menggunakan model Perceptron, Adaline, Logistic Regression (LR), Support Vector Machine (SVM), Decision Tree (DT), Random Forest (RF), dan K-Nearest Neighbor (KNN). Anda juga akan belajar cara mengekstraksi fitur menggunakan algoritma Principal Component Analysis (PCA), Linear Discriminant Analysis (LDA), Kernel Principal Component Analysis (KPCA) dan menggunakannya dalam pembelajaran mesin (machine learning). Pada Bab 1, Anda akan mempelajari dasar-dasar penggunakan Python GUI dengan Qt Designer. Pada Bab 2, Anda akan mempelajari: Langkah-Langkah Menciptakan Grafik Garis Sederhana; Langkah-Langkah Menampilkan Grafik Garis dengan Python GUI: Bagian 1; Langkah-Langkah Menampilkan Grafik Garis dengan Python GUI: Bagian 2; Langkah-Langkah Menampilkan Dua atau Lebih Grafik pada Sumbu yang Sama; Langkah-Langkah Menciptakan Dua Sumbu pada Satu Canvas; Langkah-Langkah Menggunakan Dua Widget; Langkah-Langkah Menggunakan Dua Widget, Masing-Masing Memiliki Dua Sumbu; Langkah-Langkah Menggunakan Sumbu dengan Tingkat Keburaman Tertentu; Langkah-Langkah Memilih Warna Garis dari Combo Box; Langkah-Langkah Menghitung Fast Fourier Transform; Langkah-Langkah Menciptakan GUI untuk FFT; Langkah-Langkan Menciptakan GUI untuk FFT atas Sinyal-Sinyal Masukan Lain; Langkah-Langkah Menciptakan GUI untuk Sinyal Berderau; Langkah-Langkah Menciptakan GUI untuk Penapisan Sinyal Berderau; Langkah-Langkah Mencipakan GUI untuk Penapisan Sinyal Wav; Langkah-Langkah Mengkonversi Citra RGB Menjadi Keabuan; Langkah-Langkah Mengkonversi Citra RGB Menjadi Citra YUV; Langkah-Langkah Mengkonversi Citra RGB Menjadi Citra HSV; Langkah-Langkah Menapis Citra; Langkah-Langkah Menampilkan Histogram Citra ; Langkah-Langkah Menampilkan Histogram Citra Tertapis; Langkah-Langkah Menapis Citra: Memanfaatkan CheckBox; Langkah-Langkah Mengimplementasikan Ambang Batas Citra; dan Langkah-Langkah Mengimplementasikan Ambang Batas Adaptif. Pada Bab 3, Anda akan mempelajari: Langkah-Langkah Implementasi Perceptron; Langkah-Langkah Implementasi Perceptron dengan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Adaline (ADAptive LInear NEuron); dan Langkah-Langkah Implementasi Adaline dengan PyQt. Pada Bab 4, Anda akan mempelajari: Langkah-Langkah Implementasi Perceptron Menggunakan Scikit-Learn dengan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Model Logistic Regression (LR); Langkah-Langkah Implementasi Model Logistic Regression dengan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Model Logistic Regression Menggunakan Scikit-Learn dengan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Mode Support Vector Machine (SVM) Menggunakan Scikit-Learn; Langkah-Langkah Implementasi Decision Tree (DT) Menggunakan Scikit-Learn; Langkah-Langkah Implementasi Model Random Forest (RF) Menggunakan Scikit-Learn; dan Langkah-Langkah Implementasi Model K-Nearest Neighbor (KNN) Menggunakan Scikit-Learn. Pada Bab 5, Anda akan mempelajari: Langkah-Langkah Implementasi Principal Component Analysis (PCA); Langkah-Langkah Implementasi Principal Component Analysis (PCA); Menggunakan Scikit-Learn; Langkah-Langkah Implementasi Principal Component Analysis (PCA) Menggunakan Scikit-Learn dengan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Linear Discriminant Analysis (LDA); Langkah-Langkah Implementasi Linear Discriminant Analysis (LDA) dengan scikit-learn; Langkah-Langkah Implementasi Linear Discriminant Analysis (LDA); Menggunakan Scikit-Learn dengan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Kernel Principal Component Analysis (KPCA) Menggunakan Scikit-Learn; dan Langkah-Langkah Implementasi Kernel Principal Component Analysis (KPCA) Menggunakan Scikit-Learn dengan PyQt. Pada Bab 6, Anda akan mempelajari: Langkah-Langkah Memuat Dataset MNIST; Langkah-Langkah Memuat Dataset MNIST dengan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Perceptron dengan Ekstraktor Fitur PCA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Perceptron dengan Ekstraktor Fitur LDA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Perceptron dengan Ekstraktor Fitur KPCA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Logistic Regression (LR) dengan Ekstraktor Fitur PCA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Logistic Regression (LR) dengan Ekstraktor Fitur LDA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Logistic Regression (LR) dengan Ekstraktor Fitur KPCA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Support Vector Machine (SVM) dengan Ekstraktor Fitur PCA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Support Vector Machine (SVM) dengan Ekstraktor Fitur LDA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Support Vector Machine (SVM) dengan Ekstraktor Fitur KPCA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Decision Tree (DT) dengan Ekstraktor Fitur PCA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Decision Tree (DT) dengan Ekstraktor Fitur LDA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Decision Tree (DT) dengan Ekstraktor Fitur KPCA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Random Forest (RF) dengan Ekstraktor Fitur PCA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Random Forest (RF) dengan Ekstraktor Fitur LDA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Random Forest (RF) dengan Ekstraktor Fitur KPCA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi K-Nearest Neighbor (KNN) dengan Ekstraktor Fitur PCA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi K-Nearest Neighbor (KNN) dengan Ekstraktor Fitur LDA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; dan Langkah-Langkah Implementasi K-Nearest Neighbor (KNN) dengan Ekstraktor Fitur KPCA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt. Pada Bab 7, Anda akan mempelajari: Langkah-Langkah Membangkitkan dan Menampilkan Citra Berderau; Langkah-Langkah Mengimplemantasikan Deteksi Tepi pada Citra; Langkah-Langkah Mengimplementasikan Segmentasi Menggunakan Ambang Batas Jamak dan Algoritma K-Means; Langkah-Langkah Mengimplementasikan Penekanan Derau pada Citra; Langkah-Langkah Mendeteksi Wajah, Mata, dan Mulut dengan Haar Cascades; Langkah-Langkah Mendeteksi Wajah Menggunakan Haar Cascades dengan PyQt; Langkah-Langkah Mendeteksi Mata dan Mulut Menggunakan Haar Cascades dengan PyQt; Langkah-Langkah Mengekstraksi Objek-Objek Terdeteksi; Langkah-Langkah Mendeteksi Fitur Citra dengan Harris Corner Detection; Langkah-Langkah Mendeteksi Fitur Citra dengan Shi-Tomasi Corner Detection; Langkah-Langkah Mendeteksi Fitur Citra dengan Scale-Invariant Feature Transform (SIFT) ; dan Langkah-Langkah Mendeteksi Fitur Citra dengan Accelerated Segment Test (FAST). BUKU 4: Implementasi DEEP LEARNING Menggunakan Scikit-Learn, Keras, Dan Tensorflow Dengan Python GUI Buku ini merupakan versi bahasa Indonesia dari buku kami yang berjudul “The Practical Guides On Deep Learning Using SCIKIT-LEARN, KERAS, and TENSORFLOW with Python GUI” yang dapat dilihat di Amazon maupun Google Books. Dalam buku ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy, dan library lainnya untuk mengimplementasikan deep learning dalam mengenali rambu lalu lintas menggunakan dataset GTSRB, mendeteksi tumor otak menggunakan dataset MRI Brain Image, mengklasifikasikan gender, dan mengenali ekspresi wajah menggunakan dataset FER2013. Pada bab 1, Anda akan belajar membuat aplikasi GUI untuk menampilkan grafik garis menggunakan PyQt. Anda juga akan belajar bagaimana mengkonversi citra menjadi keabuan, menjadi ruang warna YUV, dan menjadi ruang warna HSV. Bab ini juga mengajarkan bagaimana menampilkan citra dan histogramnya dan merancang GUI untuk mengimplementasikannya. Pada bab 2, Anda akan belajar menggunakan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, Pandas, NumPy dan sejumlah pustaka lain untuk memprediksi digit-digit tulisan tangan menggunakan dataset MNIST. Pada bab 3, Anda akan mempelajari cara menggunakan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, PIL, Pandas, NumPy, dan pustaka lain untuk mengenali rambu lalu lintas menggunakan dataset GTSRB dari Kaggle. Ada beberapa jenis rambu lalu lintas seperti batas kecepatan, dilarang masuk, rambu lalu lintas, belok kiri atau kanan, anak-anak menyeberang, tidak ada kendaraan berat yang lewat, dll. Klasifikasi rambu lalu lintas adalah proses untuk mengidentifikasi kelas rambu lalu lintas tersebut. Pada proyek Python ini, Anda akan membangun model jaringan saraf tiruan (deep neural network) yang dapat mengklasifikasikan rambu lalu lintas dalam citra ke dalam kategori yang berbeda. Dengan model ini, Anda akan dapat membaca dan memahami rambu lalu lintas yang merupakan pekerjaan yang sangat penting bagi semua kendaraan otonom. Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini. Pada bab 4, Anda akan mempelajari cara menggunakan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, Pandas, NumPy dan pustaka lainnya untuk melakukan pendeteksian tumor otak menggunakan dataset Brain Image MRI yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/navoneel/brain-mri-images-for-brain-tumor-detection). Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini. Pada bab 5, Anda akan mempelajari cara menggunakan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy dan library lain untuk melakukan klasifikasi gender menggunakan dataset yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/cashutosh/gender-classification-dataset). Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini. Pada bab 6, Anda akan mempelajari cara menggunakan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy dan pustaka lain untuk melakukan pengenalan ekspresi wajah menggunakan dataset FER2013 yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/nicolejyt/facialexpressionrecognition). Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini. BUKU 5: Panduan Praktis Deep Learning Menggunakan Scikit-Learn, Keras, Dan Tensorflow Dengan Python GUI Buku ini merupakan versi bahasa Indonesia dari buku kami yang berjudul “STEP BY STEP TUTORIALS ON DEEP LEARNING USING SCIKIT-LEARN, KERAS, AND TENSORFLOW WITH PYTHON GUI” yang dapat dilihat di Amazon maupun Google Books. Dalam buku ini, Anda akan mempelajari cara menerapkan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy, dan library lainnya untuk mengimplementasikan deteksi wajah, mata, dan mulut menggunakan Haar Cascades, klasifikasi/prediksi buah, klasifikasi/prediksi kucing/anjing, klasifikasi/prediksi mebel, klasifikasi/prediksi mode (fashion). Pada bab 1, Anda akan belajar bagaimana menggunakan pustaka OpenCV, PIL, NumPy dan pustaka lain untuk melakukan deteksi wajah, mata, dan mulut menggunakan Haar Cascades dengan Python GUI (PyQt). Pada bab 2, Anda akan mempelajari bagaimana memanfaatkan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy dan pustaka-pustaka lain untuk mengimplementasikan klasifikasi buah menggunakan dataset Fruits 360 yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/moltean/fruits/code). Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini. Pada bab 3, Anda akan belajar menerapkan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy dan sejumlah pustaka lain untuk klasifikasi kucing/anjing menggunakan dataset yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/chetankv/dogs-cats-images). Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini. Pada bab 4, Anda akan belajar menggunakan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy dan pustakan lain untuk mendeteksi atau mengklasifikasi mebel menggunakan dataset Furniture Detector yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/akkithetechie/furniture-detector). Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini. Pada bab 5, Anda akan memanfaatkan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy dan sejumlah modul lain untuk melakukan klasifikasi terhadap citra-citra mode menggunakan dataset Fashion MNIST yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/zalando-research/fashionmnist/code). Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini. BUKU 6: Tutorial Langkah Demi Langkah DEEP LEARNING Menggunakan Scikit-Learn, Keras, Dan TensorFlow Dengan Python GUI Buku ini merupakan versi bahasa Indonesia dari buku kami yang berjudul “Step by Step Tutorials Image Classification Using Scikit-Learn, Keras, and Tensorflow with Python GUI” yang dapat dilihat di Amazon maupun Google Books. Pada bab 1, Anda akan belajar dasar-dasar penggunaan PyQt untuk pemrosesan citra digital. Sejumlah projek Python GUI yang diimplementasikan di sini adalah mengkonversi citra RGB menjadi keabuan, mengkonversi citra RGB menjadi citra YUV, mengkonversi citra RGB menjadi citra HSV, menapis citra, menampilkan histogram citra, menampilkan histogram citra tertapis, dan memanfaatkan widget checkbox untuk penapisan citra, dan menerapkan ambang batas citra. Pada bab 2, Anda akan memanfaatkan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy dan sejumlah pustaka lain untuk mengklasifikasi spesies monyet menggunakan dataset 10 Monkey Species yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/slothkong/10-monkey-species/download). Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini. Pada bab 3, Pada tutorial ini, Anda akan belajar menerapkan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy dan sejumlah pustakan lain untuk mengklasifikasi batu, kertas, dan gunting menggunakan dataset yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/sanikamal/rock-paper-scissors-dataset/download). Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini. Pada bab 4, Anda akan belajar menerapkan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy dan sejumlah pustaka lain untuk mengklasifikasi pesawat, mobil, dan kapal menggunakan dataset Multiclass-image-dataset-airplane-car-ship yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/abtabm/multiclassimagedatasetairplanecar). Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini. Pada bab 5, Anda akan belajar menggunakan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy dan sejumlah pustaka lain untuk mendeteksi face mask menggunakan dataset Face Mask Detection Dataset yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/omkargurav/face-mask-dataset/download). Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini. BUKU 7: Klasifikasi Citra Berbasis Deep Learning Menggunakan Scikit-Learn, Tensorflow, Dan Keras Dengan Python GUI Buku ini merupakan versi bahasa Indonesia dari buku kami yang berjudul “Project-Based Approach On DEEP LEARNING Using Scikit-Learn, Keras, and Tensorflow with Python GUI” yang dapat dilihat di Amazon maupun Google Books. Dalam buku ini, Anda akan mempelajari cara menerapkan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy, dan library lainnya untuk mengimplementasikan klasifikasi citra. Pada Bab 1, Anda akan menggunakan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy danb sejumlah pustaka lain untuk klasifikasi cuaca menggunakan dataset Multi-class Weather Dataset yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/pratik2901/multiclass-weather-dataset/download). Pada Bab 2, Anda akan menerapkan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy dan sejumlah pustaka lain untuk mengenali jenis bunga menggunakan dataset Flowers Recognition dataset yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/alxmamaev/flowers-recognition/download). Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini. Pada Bab 3, Anda akan menggunakan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy dan sejumlah pustaka lain untuk mendeteksi plat nomor kendaraan menggunakan dataset Car License Plate Detection yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/andrewmvd/car-plate-detection/download). Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini. Pada Bab 4, Anda akan belajar bagaimana menggunakan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy dan sejumlah pustaka lain untuk melakukan pengenalan bahasa isyarat menggunakan Sign Language Digits Dataset yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/ardamavi/sign-language-digits-dataset/download). Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini. Pada Bab 5, Anda akan belajar bagaimana menerapkan pustaka TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy dan sejumlah pustaka lain untuk mendeteksi keretakan permukaan beton menggunakan dataset Surface Crack Detection yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/arunrk7/surface-crack-detection/download). Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini.
Pemrograman Python Dalam Contoh Dan Penerapan
DOWNLOAD
Author : Prof. Dr. Moechammad Sarosa, Dipl.Ing., MT.
language : id
Publisher: Media Nusa Creative (MNC Publishing)
Release Date : 2022-07-25
Pemrograman Python Dalam Contoh Dan Penerapan written by Prof. Dr. Moechammad Sarosa, Dipl.Ing., MT. and has been published by Media Nusa Creative (MNC Publishing) this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2022-07-25 with Computers categories.
Buku ini menyampaikan tentang dasar-dasar Bahasa pemrograman Python yang saat ini banyak diminati dan dibutuhkan oleh berbagai kalangan seperti mahasiswa, akademisi, peneliti, engineer dan software developer. Selain itu, pada buku ini juga memberikan contoh implementasi Python untuk membangun Chatbot. K
Pemrograman Dasar Python 3 0
DOWNLOAD
Author : Dr. Abdiansah, S.Kom., M.CS.
language : id
Publisher: Bening Media Publishing
Release Date :
Pemrograman Dasar Python 3 0 written by Dr. Abdiansah, S.Kom., M.CS. and has been published by Bening Media Publishing this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on with Computers categories.
Buku ini berisi materi teori dan praktik untuk belajar bahasa pemrograman Python versi 3. Meskipun masih banyak yang menggunakan Python versi 2, tetapi dukungan untuk Python versi 2 secara resmi sudah mulai dikurangi. Sasaran buku ini adalah para pemula yang belum pernah belajar bahasa pemrograman sama sekali, atau yang sudah pernah punya pengalaman belajar bahasa pemrograman lain tapi belum pernah mencoba Python.
Pemrograman Dan Komputasi Numerik Menggunakan Python
DOWNLOAD
Author : Sholihun
language : id
Publisher: UGM PRESS
Release Date : 2021-11-19
Pemrograman Dan Komputasi Numerik Menggunakan Python written by Sholihun and has been published by UGM PRESS this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2021-11-19 with Computers categories.
Buku ini berisi panduan dalam belajar pemrograman Python dan penerapannya dalam komputasi numerik. Mengingat pentingnya peran kemampuan programming pada komputasi numerik, buku ini diawali dengan penyajian tutorial dasar programming Python. Motivasi pemilihan Python, yaitu struktur dari bahasa pemrograman Python yang bersifat dummy, sederhana tetapi memiliki kualitas kode yang powerfull (memiliki banyak library, multi-purpose programming, multi-platform programming, dan lain-lain). Oleh karena itu, diharapkan dapat mempermudah pembaca untuk lebih bisa memahami konsep pemrograman. Selain menyajikan metode-metode dasar numerik secara detail, buku ini juga menyajikan problem-solving, yaitu permasalahan beserta solusinya berupa source code dan hasil implementasi source code (hasil running program). Pada akhir setiap bab juga disediakan beberapa soal latihan untuk melatih tingkat pemahaman pembaca, baik terkait pemrograman maupun metode numerik. Pada dasarnya buku ini disusun untuk menjadi referensi (buku ajar) perkuliahan mata kuliah Pemrograman dan Metode Numerik, baik di S-1 maupun S-2. Namun demikian, selain menjadi buku ajar, buku ini juga cocok dijadikan panduan bagi pembaca yang ingin belajar pemrograman dari awal, khususnya pemrograman Python, baik secara autodidak maupun komunitas. Dengan adanya buku ini diharapkan pembaca dapat lebih menguasai pemrograman dan metode numerik dan dapat mengembangkannya untuk memecahkan permasalahan pada bidang SainsdanTeknik (topikfisika, biologi, teknik, material, dan lainnya).
Struktur Data Dan Implementasi Algoritma Sdia
DOWNLOAD
Author : ZAYID MUSIAFA
language : id
Publisher: ZAYID MUSIAFA
Release Date : 2022-03-30
Struktur Data Dan Implementasi Algoritma Sdia written by ZAYID MUSIAFA and has been published by ZAYID MUSIAFA this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2022-03-30 with Computers categories.
Buku Ajar Struktur Data dan Implementasi Algoritma #ZAYIDMUSIAFA
Pengantar Algoritma Dan Penerapannya Pada Python
DOWNLOAD
Author : Windra Swastika, Ph.D
language : id
Publisher: Ma Chung Press
Release Date : 2019-08-15
Pengantar Algoritma Dan Penerapannya Pada Python written by Windra Swastika, Ph.D and has been published by Ma Chung Press this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2019-08-15 with Education categories.
Buku ajar Pengantar Algoritma Menggunakan Python merupakan buku pegangan untuk mata kuliah Algoritma di semester awal jurusan Teknik Informatika. Pada buku ini, penekanan diberikan pada konsep algoritma secara umum yang diterapkan pada Bahasa Pemrograman Python. Bahasa Pemrograman Python dipilih karena relatif mudah dipelajari terutama bagi yang baru pertama kali mengenal bahasa pemrograman. Saat mempelajari buku, perlu diingat bahwa fokus utamanya bukan mempelajari Bahasa Pemrograman Python, tapi lebih fokus kepada konsep algoritma seperti tipe data, perintah kondisional, perulangan, string dan array. Penerapan dari algoritma dikerjakan dalam Bahasa Pemrograman Python. Buku ini dibagi menjadi 6 bagian utama yang membahas: (1) konsep algoritma menggunakan pseudo-code dan flowchart, (2) variabel, tipe data dan operasi, (3) perintah kondisional, (4) perulangan, (5) string, (6) array, dan (7) fungsi sebagai pengantar pemrograman modular. Kiranya buku ajar ini bisa menjadi dasar bagi mahasiswa semester awal Teknik Informatika untuk memasuki dunia pemrograman bagi yang selalu berkembang.
Belajar Bahasa Pemrograman Python Dengan Visualisasi
DOWNLOAD
Author : Mewati Ayub
language : id
Publisher: Zahir Publishing
Release Date :
Belajar Bahasa Pemrograman Python Dengan Visualisasi written by Mewati Ayub and has been published by Zahir Publishing this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on with Computers categories.
Belajar bahasa pemrograman komputer yang bersifat tekstual seperti bahasa Python, memerlukan panduan untuk memahami konsep dasar yang perlu dipahami, serta instruksi-instruksi apa saja yang dapat digunakan. Program Python yang disampaikan dalam buku ini menggunakan paradigma prosedural. Untuk mempermudah pembaca memahami pelaksanaan program Python, dijelaskan mengenai pemanfaatan perangkat visualisasi dengan Python Tutor, yaitu suatu aplikasi untuk menunjukkan langkah-langkah pelaksanaan instruksi dalam program dengan cara visualisasi. Visualisasi memperjelas pelaksanaan perintah dalam program, sehingga dapat membantu pembaca memahami eksekusi setiap perintah dalam program Python dengan lebih baik. Buku Belajar Bahasa Pemrograman Python dengan Visualisasi hadir sebagai salah satu pilihan panduan bagi pembaca yang sedang belajar menulis program Python mulai dari dasar, atau juga dapat menjadi panduan bagi pengajar dalam merencanakan pembelajaran pemrograman dengan bahasa Python. Pada setiap bab, setelah pembahasan materi utama, ditunjukkan bagaimana pemanfaatan Python Tutor dalam memahami pelaksanaan program. Di akhir setiap bab, juga diberikan tugas, rangkuman, evaluasi, dan pengayaan untuk mempertajam pemahaman pembaca terhadap materi. Buku ini dibagi dalam delapan bab, dimulai dengan konsep dasar pemrograman dan pengenalan Python Tutor, membuat program sederhana, program dengan perintah kondisional, program dengan perintah pengulangan, pemakaian fungsi dalam program, penggunaan array satu dimensi dalam program, penggunaan array dua dimensi dalam program, serta program pencarian data dan pengurutan data dalam bahasa pemrograman Python. Harapan penulis, buku ini dapat membantu pembaca pemula dalam belajar bahasa pemrograman Python, juga sebagai panduan bagi pengajar yang akan menyusun rencana pembelajaran pemrograman dengan Python.
Memulai Python
DOWNLOAD
Author : Irfan Ardiansah
language : id
Publisher: CV. Cendekia Press
Release Date : 2023-09-21
Memulai Python written by Irfan Ardiansah and has been published by CV. Cendekia Press this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2023-09-21 with Computers categories.
"Memulai Python: Belajar Python dari Nol" adalah buku panduan yang dirancang khusus untuk pemula yang ingin mempelajari bahasa pemrograman Python. Buku ini menyajikan konsep dasar pemrograman Python dengan penjelasan yang mudah dimengerti dan contoh kode yang relevan. Materi yang dibahas meliputi variabel, tipe data, operasi aritmatika, operator, percabangan, perulangan, struktur data, serta fungsi dan prosedur. Dalam buku ini, pembaca akan diajarkan bagaimana menginstal dan menyiapkan lingkungan pemrograman Python pada sistem operasi Windows. Selain itu, buku ini juga mengulas berbagai struktur data yang umum digunakan dalam Python, seperti list, tuple, set, dan dictionary, serta kelebihan dan kekurangan masing-masing struktur tersebut. Materi fungsi dan prosedur membantu pembaca untuk lebih memahami penggunaan modularitas dalam kode dan bagaimana mengoptimalkan struktur program mereka. Buku ini juga menghadirkan contoh-contoh kode yang menarik dan relevan dengan dunia nyata, sehingga pembaca dapat melihat penerapan konsep yang dipelajari dalam situasi yang lebih praktis. Dengan mengikuti panduan ini, pembaca diharapkan dapat menguasai dasar-dasar Python dan mulai mengembangkan aplikasi sederhana dengan percaya diri. "Memulai Python: Belajar Python dari Nol" adalah pilihan tepat untuk memulai perjalanan Anda dalam mempelajari bahasa pemrograman Python.
