LINK MATERI SEBELUMNYA
SILAHKAN DI BUKA DAN DI PRAKTEKAN
https://siswakebonjeruk.blogspot.com/2025/02/deeplearning-projek.html
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.
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 pengujianDI GOOGLE COLAB
Contoh kode:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
# Load dataset MNIST
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
# Normalize pixel values to be between 0 and 1
train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0
PERBAIKI CODE DIATAS DENGAN GPT
HASIL
