Pelajari neural network secara bertahap: dasar deep learning, matematika pendukung, TensorFlow atau PyTorch, arsitektur CNN, RNN, dan GAN, lalu ditutup dengan proyek praktik. Cocok untuk pemula yang siap belajar maupun profesional yang ingin merapikan fondasi.
Pastikan tujuan belajar Anda sejalan dengan materi sebelum memilih paket.
Deep learning adalah cabang machine learning yang memakai jaringan saraf tiruan berlapis untuk mengenali pola pada data seperti gambar, teks, dan deret waktu. Kursus Deep Learning di Raya School menyusun materinya dalam 7 modul: pengenalan, matematika dasar, framework TensorFlow atau PyTorch, arsitektur jaringan saraf, teknik pelatihan, penerapan, dan proyek praktik.
Tujuan akhirnya praktis: Anda memahami cara model dirancang, dilatih, dievaluasi, dan diperbaiki, sehingga bisa menjalankan proyek deep learning sederhana secara mandiri. Kursus ini berfokus pada keterampilan teknis dan pemahaman konsep, bukan jaminan pekerjaan atau penghasilan tertentu.
Baru mengenal AI dan ingin memahami cara kerja neural network dari konsep dasar, tanpa langsung terjun ke teori yang terlalu berat.
Ingin menambah keterampilan praktik untuk tugas akhir, riset, atau persiapan karier di bidang data dan kecerdasan buatan.
Sudah mengolah data dan ingin melangkah ke model deep learning seperti CNN, RNN, dan LSTM untuk gambar, teks, atau data deret waktu.
Ingin memakai TensorFlow atau PyTorch untuk membangun, melatih, dan mengevaluasi model pada proyek perangkat lunak.
Perlu memahami potensi dan batas deep learning agar bisa berdiskusi dengan tim teknis atau menilai penerapannya di bisnis.
Siapa pun yang penasaran dengan topik deep learning dan ingin belajar terarah dengan pendampingan, sesuai kecepatan masing-masing.
Belum pernah memakai Python? Luangkan beberapa hari untuk mengenal variabel, perulangan, fungsi, dan list. Satu minggu latihan ringan sudah cukup membuat sesi praktik terasa jauh lebih nyaman.
Kurikulum terdiri dari 7 modul dan 46 materi. Total waktu tatap muka live bergantung pada paket yang dipilih.
Selesaikan Modul 1 dan 2 dengan tenang sebelum masuk ke framework. Peserta yang memahami gradien dan fungsi aktivasi biasanya lebih cepat membaca hasil pelatihan model di Modul 3 sampai 5.
Membangun model dengan Sequential API dan Functional API, termasuk optimizer, loss function, dan metric.
Alternatif framework untuk tensor, operasi, dan pelatihan model. Peserta dapat memilih salah satu atau keduanya.
Instalasi dan penyiapan lingkungan kerja dibahas di awal Modul 3 sebelum praktik dimulai.
Image classification, object detection, dan segmentation memakai CNN.
Text classification, machine translation, dan analisis sentimen.
Memodelkan data berurutan dengan RNN, LSTM, dan GRU.
Memilih dataset, merancang arsitektur, melatih, mengevaluasi, lalu mempresentasikan hasil.
Silabus lengkap Kursus Deep Learning
Minta ringkasan modul dan materi untuk Anda simpan atau bagikan ke tim.
Ikuti kelas live dari mana pun di Indonesia. Tautan sesi dikirim sebelum kelas dimulai.
Di kantor Raya School atau di kantor/tempat domisili Anda di kota-kota di seluruh Indonesia, sesuai ketersediaan jadwal dan trainer.
Untuk kelas offline di luar Jakarta, ada kemungkinan tambahan biaya akomodasi tim trainer jika trainer dikirim dari kantor Raya School di Jakarta. Tanyakan estimasinya saat cek jadwal.
Materi deep learning berisi banyak praktik coding dan membaca hasil pelatihan. Jika Anda ingin dibimbing langsung saat debugging, pilih tatap muka offline atau privat. Kelas online tetap efektif selama koneksi stabil dan layar kedua tersedia.
Batch berikutnya direncanakan mulai Desember 2026. Hari dan jam dikonfirmasi admin setelah Anda mengisi form cek jadwal.
Jadwal fleksibel dan disepakati bersama trainer sesuai ketersediaan. Anda bisa menentukan hari dan jam yang paling nyaman.
Reguler 12 jam (4 sesi × 3 jam), Privat 9 jam (3 sesi × 3 jam), Business Class 16 jam (4 sesi × 4 jam).
Jika laptop Anda belum memiliki GPU, tanyakan ke admin opsi lingkungan kerja yang disarankan sebelum kelas. Banyak latihan dasar tetap bisa dijalankan tanpa GPU.
Educator Kurikulum Kursus Deep Learning · Founder & Chief Educator Raya School
Berkarier sejak 2007 di bidang IT dan pengembangan perangkat lunak, lalu berlanjut ke manajemen proyek. Beliau menjabat IT Project Manager dan Head of Project Management Office di PT Ebiz Cipta Solusi, mendirikan Wahyu Studio pada 2014, dan Raya School pada 2021. Di Raya School, beliau menyusun dan meninjau kurikulum agar urutan materi, praktik, dan standar mutunya konsisten.
Daftar kredensial mengikuti profil resmi di halaman kursus. Riwayat lengkap dapat dilihat di profil LinkedIn.
Selain Educator Kurikulum, Raya School memiliki tim trainer profesional. Informasi trainer yang mengajar dapat diberikan sesuai ketersediaan jadwal dan trainer. Tanyakan saat Anda mengisi form cek jadwal.
Dokumentasi pengalaman mengajar dan sertifikasi tim. Klik gambar untuk memperbesar.
Pilih paket sesuai gaya belajar dan anggaran. Semua harga sudah mencakup materi dan sertifikat elektronik.
Belajar terstruktur bersama peserta lain dengan biaya paling terjangkau.
Rp 999.000
Sekali bayar per peserta
Belajar langsung bersama trainer dengan jadwal yang Anda tentukan.
Rp 1.999.000
Sekali bayar per peserta
Pendampingan privat lebih panjang untuk kebutuhan bisnis atau tim.
Rp 3.999.000
Sekali bayar, diskusikan jumlah peserta
Klik brosur untuk memperbesar.
Pembayaran melalui transfer bank atas nama PT Wahyu Andalan Persada. Detail rekening dan konfirmasi pembayaran diberikan admin setelah Anda memilih paket dan jadwal.
Sertifikat elektronik penyelesaian Kursus Deep Learning dari Raya School, berbentuk sertifikat kehadiran.
Dikirim dalam format elektronik. Dapat Anda lampirkan pada portofolio atau profil profesional sebagai bukti pelatihan.
Sertifikat ini menunjukkan keikutsertaan pelatihan. Agar lebih meyakinkan, pasangkan dengan hasil proyek akhir Anda di GitHub atau portofolio, karena perekrut biasanya menilai kemampuan lewat karya.
Modul 7 membawa Anda memilih dataset, merancang arsitektur, melatih dan mengevaluasi model, lalu mempresentasikan hasilnya. Hasil ini dapat menjadi bahan portofolio.
Simpan kode, grafik hasil pelatihan, dan penjelasan singkat keputusan desain model. Dokumentasi yang rapi sering lebih bernilai daripada model yang rumit.
Ya. Kelas dapat diikuti pemula maupun yang sudah berpengalaman. Materi dimulai dari konsep dasar neural network dan matematika pendukung sebelum masuk ke framework dan arsitektur lanjutan.
Tidak wajib menguasai matematika lanjutan karena aljabar linear, kalkulus, dan probabilitas dibahas di Modul 2. Dasar Python disarankan agar praktik di TensorFlow atau PyTorch terasa lebih lancar.
Setiap lembaga memiliki kurikulum dan metode berbeda. Bandingkan cakupan materi, porsi praktik, format kelas, dan dukungan setelah kelas. Di sini Anda mendapat 7 modul, praktik dengan TensorFlow atau PyTorch, serta proyek akhir.
Kurikulum disusun oleh Wahyu Dian Purnomo sebagai Educator Kurikulum. Tim trainer profesional tersedia dan informasinya dapat diberikan sesuai ketersediaan jadwal dan trainer.
Tersedia kelas tatap muka online dan offline. Offline dapat di kantor Raya School Jakarta Timur atau di tempat Anda, sesuai ketersediaan jadwal dan trainer.
Laptop atau komputer, koneksi internet yang lancar, dan sedikit latihan dasar Python bila memungkinkan.
Bimbingan trainer, materi dalam format video dan PDF, E-Certificate, serta konsultasi selama belajar. Rinciannya dapat berbeda per paket, jadi konfirmasikan ke admin.
Promo tidak selalu tersedia. Tanyakan ke admin saat konsultasi untuk mengetahui promo yang sedang berlaku.
Alumni dapat berkonsultasi lanjutan sesuai ketentuan yang dikonfirmasi admin.
Melalui transfer bank atas nama PT Wahyu Andalan Persada. Detail rekening dikirim admin setelah paket dan jadwal disepakati.
Isi form cek jadwal di bawah halaman ini atau klik tombol paket. Admin akan menghubungi Anda via WhatsApp untuk konfirmasi.
Isi data singkat di bawah ini. Admin akan membalas via WhatsApp dengan jadwal, trainer, dan rincian biaya yang sesuai.