Kuliah umum sudah biasa dilakukan oleh mahasiswa, bagaimana dengan kuliah praktisi?. Mari kita bahas sedikit mengenai kuliah praktisi. Kalau kuliah umum atau seperti kuliah biasa itu diajarkan oleh dosen yang menetap atau kerja di sebuah Universitas tersebut, sedangkan kuliah praktisi ini tidak. Kuliah praktisi diajarkan oleh dosen tidak tetap yang berasal dari kalangan profesional. Biasanya dosen praktisi dapat mengajar selama satu semester atau untuk beberapa kali tatap muka saja. Begitu juga dengan kuliah praktisi yang akan kita bahas kali ini.
Kuliah Praktisi dengan topik “Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan pada Klasifikasi Gambar dan Teks Menggunakan PyTorch”. Wah dari judul sudah menarik bukan untuk diikuti. Kuliah ini dilaksanakan secara offline bagi mahasiswa yang mengambil mata kuliah Jaringan Syaraf Tiruan dan secara online melalui zoom meeting bagi peserta lain yang ingin ikut. Kegiatan offline dilaksanakan di Labkom 6 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Airlangga pada perkuliahan mata kuliah Jaringan Syaraf Tiruan hari Rabu, 16 November 2022 pukul 15.00 – 17.00. Kuliah praktisi ini dinarasumberi oleh Mas Syahrul Hamdani, M.Si (alumni angkatan 2012) yg berprofesi sebagai Data Scientist.
Kuliah praktisi ini, beliau menjelaskan tentang penerapan jaringan syaraf tiruan menggunakan PyTorch, yaitu pustaka tensor deep learning yang dioptimalkan berdasarkan Python dan Torch. Library ini utamanya digunakan untuk aplikasi yang menggunakan GPU dan CPU. PyTorch cenderung lebih disukai daripada framework deep learning lainnya (seperti TensorFlow dan Keras) karena menggunakan grafik komputasi dinamis dan sepenuhnya Pythonic. Saat ini, PyTorch adalah pustaka yang paling disukai peneliti dan praktisi Artificial Intelligence (AI) di seluruh dunia dalam industri dan akademisi.
Mas Syahrul sendiri menyampaikan bahwa PyTorch bisa digunakan pada mata kuliah Kalkulus, Statistika Matematika, Optimasi, Struktur Data, bahkan Aljabar seperti matriks aljabar. PyTorch sangat berguna sekali untuk mata kuliah di atas yang digunakan untuk mengetahui apakah suatu persamaan bisa optimal, hasilnya seperti apa, cara kerja dari persamaan tersebut atau model tersebut seperti apa.
Nah itu dia sekilas tentang PyTorch yang bisa saya sampaikan, menarik bukan untuk dicoba?
