| Kode Mata Kuliah | TG5055 / 3 SKS |
|---|
| Penyelenggara | 223 - Geophysical Engineering / FTTM |
|---|
| Kategori | Lecture |
|---|
| Bahasa Indonesia | English |
|---|
| Nama Mata Kuliah | Pembelajaran Mesin dalam Geofisika | Machine Learning in Geophysics |
|---|
| Bahan Kajian | - Tinjauan analisis data statitstika dalam geofisika
- Langkah dasar pemodelan menggunakan machine learning seperti unsupervised dan supervised learning, data pre-processing, data labelling, data splitting, model training, validation, testing, dan evaluasinya
- Algoritma machine learning seperti clustering, artificial neural networks (ANNs), support vector machine (SVM), decision tree, Bayesian network dan convolutional neural networks (CNNs)
- Aplikasi machine learning dalam geofisika.
|
|
|---|
| Capaian Pembelajaran Mata Kuliah (CPMK) | - Mahasiswa memahami statistika dan matematika yang menjadi dasar machine learning.
- Mahasiswa mampu menjelaskan perbedaan antara unsupervised dan supervised learning.
- Mahasiswa mampu memahami model sederhana machine learning logistic regression dan decision tree
- Mahasiswa mampu mengimplementasikan algoritma clustering K-means dan density-based, BSCan dan SVM
- Mahasiswa mampu memahami algoritma Feedforward Neural Network
- Mahasiswa mampu memahami algoritma Convolutional Neural Network
- Mahasiswa mampu mengaplikasikan machine learning untuk menyelesaikan masalah geofisika
|
|
|---|
| Metode Pembelajaran | Kuliah di kelas, tugas kecil sesuai materi, tugas besar berupa project, studi individu dan diskusi kelompok, presentasi. | |
|---|
| Modalitas Pembelajaran | Luring, Bauran, Daring | |
|---|
| Jenis Nilai | ABCDE |
|---|
| Metode Penilaian | Tugas, UTS, UAS/Project, dan Presentasi. | |
|---|
| Catatan Tambahan | | |
|---|