raisahhh

 Proyek: Pengenalan Angka dengan Menggunakan Dataset MNIST

Deskripsi Proyek: Siswa akan membuat aplikasi berbasis deep learning yang dapat mengenali angka yang ditulis tangan. Aplikasi ini menggunakan dataset MNIST, yang berisi gambar-gambar angka tulisan tangan (0-9). Siswa akan belajar cara melatih model deep learning untuk mengenali angka dari gambar, dan kemudian mengintegrasikan model tersebut dalam aplikasi yang bisa digunakan untuk memprediksi angka tulisan tangan yang ditulis di layar atau gambar.

Langkah-langkah Proyek

1. Persiapan Lingkungan dan Alat yang Diperlukan

Python: Bahasa pemrograman yang akan digunakan untuk membangun model deep learning.

TensorFlow/Keras: Framework deep learning untuk membangun dan melatih model.

Jupyter Notebook atau Google Colab: Untuk menulis dan menjalankan kode Python.

Dataset MNIST: Dataset yang berisi gambar angka tulisan tangan yang digunakan untuk melatih model.

2. Mempersiapkan Dataset

Dataset MNIST sudah tersedia dan bisa diakses melalui TensorFlow. Dataset ini berisi 60.000 gambar untuk pelatihan dan 10.000 gambar untuk pengujian, masing-masing berisi angka tulisan tangan dari 0 hingga 9.

Langkah-langkah:

Mengimpor dan mempersiapkan dataset MNIST menggunakan TensorFlow.

Membagi dataset menjadi data pelatihan dan data pengujian. 

3. Membangun Model Deep Learning

Model yang akan dibuat adalah Convolutional Neural Network (CNN), yang sangat efektif untuk pengenalan gambar. Model ini akan memiliki beberapa lapisan konvolusional, diikuti dengan lapisan pooling dan lapisan fully connected untuk klasifikasi.

Langkah-langkah:

Membangun arsitektur model CNN sederhana.

Menambahkan lapisan konvolusi dan pooling.

Menghubungkan lapisan-lapisan tersebut dengan lapisan dense untuk klasifikasi akhir

4. Melatih Model

Melatih model dengan data pelatihan dan mengevaluasi hasilnya menggunakan data pengujian.

Langkah-langkah:

Menyusun model dengan fungsi loss dan optimizer.

Melatih model dengan data pelatihan dan mengevaluasi akurasi menggunakan data pengujian.

5. Menguji Model

Setelah model dilatih, siswa bisa menguji model menggunakan gambar yang diambil dari perangkat mereka (misalnya, menggunakan kamera atau gambar yang diunggah).

Mereka dapat mengonversi gambar menjadi format yang bisa diproses oleh model, misalnya mengubah ukuran gambar ke 28x28 piksel dan mengonversi ke grayscale.