Total Pertemuan
14
Modul Praktikum
4
SKS
2 (1+1)
Durasi/Sesi
2 × 50'

📚 Materi Pertemuan

01

Introduction to Machine Learning

Pengenalan konsep dasar ML, paradigma pembelajaran, dan aplikasi dalam geofisika

AI & ML Basics ML Paradigms Geophysics Applications
02

Data Wrangling

Teknik pengumpulan, pembersihan, dan transformasi data geofisika

Data Collection Missing Values Data Cleaning
03

Exploratory Data Analysis (EDA)

Visualisasi, statistik deskriptif, dan analisis korelasi pada data geofisika

Visualization Statistics Correlation Analysis
04

Supervised Learning - Klasifikasi

Algoritma klasifikasi: KKN, Decision Tree, dan aplikasinya

Decision Tree Random Forest SVM Facies Classification
05

Supervised Learning - Regresi

Pendahuluan, algoritma regresi linear, dan aplikasinya

Linear Regression Regularization Well Log Prediction
06

Evaluasi Model & Tuning - Supervised

Metrics evaluasi, cross-validation, hyperparameter tuning, dan overfitting

Evaluation Metrics Cross-Validation GridSearch
07

Hands-on Supervised Learning

Praktik implementasi supervised learning pada dataset geofisika real

Case Study Real Data End-to-End Project
08

Ujian Tengah Semester (UTS)

Evaluasi pemahaman materi pertemuan 1-7

Written Exam
📝 Ujian
09

Unsupervised Learning - Clustering

Algoritma clustering: K-Means, DBSCAN, Hierarchical, dan segmentasi data

K-Means DBSCAN Hierarchical Facies Segmentation
10

Evaluasi & Tuning - Unsupervised

Silhouette score, elbow method, dan optimasi clustering pada data geofisika

Silhouette Score Elbow Method Cluster Validation
11

Hands-on Unsupervised Learning

Praktik clustering pada seismic attributes dan well log data

Case Study Seismic Clustering Pattern Discovery
12

Pengantar Deep Learning

Neural networks, CNN, RNN, dan aplikasi deep learning dalam geofisika

Neural Networks CNN RNN Transfer Learning
13

Hands-on Deep Learning

Implementasi CNN untuk seismic interpretation dan autoencoder untuk anomaly detection

TensorFlow/Keras Seismic DL Anomaly Detection
14

Project Based (UAS)

Proyek akhir: implementasi ML end-to-end pada problem geofisika real

Final Project Presentation Report
🎯 Project

🔬 Modul Praktikum

🔧

Praktikum 01

Data Wrangling & EDA

Hands-on preprocessing dan eksplorasi data well log dan seismik menggunakan Python

🚀 Mulai Praktikum
🎯

Praktikum 02

Supervised Learning

Implementasi klasifikasi fasies dan prediksi properti reservoir dengan scikit-learn

🚀 Mulai Praktikum
🧩

Praktikum 03

Unsupervised Learning

Clustering seismic attributes dan segmentasi otomatis data geofisika

🚀 Mulai Praktikum
🧠

Praktikum 04

Deep Learning

CNN untuk seismic interpretation dan autoencoder untuk anomaly detection

🚀 Mulai Praktikum
← Kembali ke Home