Usia 13-18 Tahun 60 Menit / Pertemuan Max 4 Siswa / Kelas

Python & Computer Vision

Siswa akan menguasai Python dari dasar hingga membangun proyek AI dan Computer Vision yang nyata — skill paling dicari di industri teknologi.

Python & Computer Vision

Apa yang Akan Dipelajari?

Siswa akan menguasai keahlian teknis dan logika pemrograman melalui aktivitas interaktif yang menyenangkan.

Python Programming

Pelajari bahasa Python dari nol — variabel, loop, fungsi, dan OOP untuk membangun fondasi programming yang kuat.

Image Processing

Manipulasi gambar digital: filter, deteksi tepi, transformasi warna, dan teknik pengolahan citra dengan OpenCV.

Object Detection

Bangun sistem yang bisa mengenali dan mendeteksi objek secara real-time melalui kamera webcam.

Face Recognition

Buat sistem pengenalan wajah, deteksi ekspresi, dan proyek AI yang interaktif dan futuristik.

Kurikulum & Level

Jalur pembelajaran terstruktur, dirancang bertahap untuk memastikan siswa memahami setiap konsep dengan baik.

Level 1

Python — Dasar

  • Pengenalan Python & setup environment (VS Code / Thonny)
  • Variabel, tipe data & operator
  • Input/output & string formatting
  • Kondisi (if/elif/else) & logika boolean
  • Loop: for & while
  • List, tuple & dictionary
  • Proyek akhir: Mini Game Text-Based (Quiz/RPG)
Level 2

Python — Menengah

  • Fungsi, parameter & return value
  • File handling (read/write)
  • Error handling (try/except)
  • Pengenalan OOP: class & object
  • Library & module (math, random, os)
  • GUI sederhana dengan Tkinter
  • Proyek akhir: Aplikasi Desktop dengan GUI
Level 3

Computer Vision — Dasar

  • Pengenalan OpenCV & instalasi library
  • Membaca, menampilkan & menyimpan gambar
  • Konversi warna (BGR, RGB, Grayscale, HSV)
  • Drawing: garis, kotak, lingkaran & teks pada gambar
  • Image filtering: blur, sharpening & threshold
  • Edge detection (Canny) & contour detection
  • Proyek akhir: Color Tracking via Webcam
Level 4

AI & Object Detection

  • Video processing & webcam real-time
  • Face detection dengan Haar Cascade
  • Face recognition & identifikasi wajah
  • Object detection dengan pre-trained model
  • Hand tracking & gesture recognition
  • Pengenalan Machine Learning dasar
  • Proyek akhir: Smart Vision System (AI Portfolio)