Draft outline
An outline of the chapters planned for this book. Many of them have yet to be written. Only the chapters with a checkmark appear in the contents and navigation.
-
MatematikaAdaptasi Bahasa Indonesia dari Algebrica
-
Table of Contents
-
-
Chapter 8. Tenses
-
Chapter 9. Passive Voice
-
Chapter 10. Adjective Clause
-
Chapter 11. Comparison, Gerund & Infinitive
-
Chapter 12. Inversion & Causative
-
Chapter 13. Question Tags & Elliptical
-
Chapter 14. Parallel & Concordance
-
Chapter 15. Parallel & Concordance
-
Chapter 16. Conditional, Subjunctive & Pronoun
-
-
-
Chapter 17. Tenses
-
Chapter 18. Passive Voice
-
Chapter 19. Adjective Clause
-
Chapter 20. Comparison, Gerund & Infinitive
-
Chapter 21. Inversion & Causative
-
Chapter 22. Question Tags & Elliptical
-
Chapter 23. Parallel & Concordance
-
Chapter 24. Parallel & Concordance
-
Chapter 25. Conditional, Subjunctive & Pronoun
-
-
-
Chapter 26. Verbal
-
Chapter 27. Wacana & Penarikan Kesimpulan
-
Chapter 28. Bilangan Bulat & Pecahan
-
Chapter 29. Bangun Datar & Bangun Ruang
-
Chapter 30. Aritmatika Sosial & Barisan
-
Chapter 31. Himpunan & Sudut
-
Chapter 32. Perbandingan & Jarak, Kecepatan dan Waktu
-
Chapter 33. Perbandingan & Jarak, Kecepatan dan Waktu
-
Chapter 34. Peluang & Persamaan & Pertidaksamaan
-
Chapter 35. Peluang & Persamaan & Pertidaksamaan
-
-
-
Chapter 36. lmvr-1
-
Chapter 37. lmvr-2
-
Chapter 38. lmvr-3
-
Chapter 39. lmvr-4
-
Chapter 40. lmvr-5
-
Chapter 41. lmvr-6
-
Chapter 42. lmvr-7
-
Chapter 43. lmvr-8
-
Chapter 44. lmvr-9
-
Chapter 45. lmvr-10
-
Chapter 46. lmvr-11
-
Chapter 47. lmvr-12
-
Chapter 48. lmvr-13
-
Chapter 49. lmvr-14
-
Chapter 50. lmvr-15
-
Chapter 51. lmvr-16
-
Chapter 52. lmvr-17
-
Chapter 53. lmvr-18
-
Chapter 54. lmvr-19
-
Chapter 55. lmvr-20
-
Chapter 56. lmvr-21
-
Chapter 57. lmvr-22
-
Chapter 58. lmvr-23
-
Chapter 59. lmvr-24
-
Chapter 60. lmvr-25
-
Chapter 61. lmvr-26
-
Chapter 62. lmvr-27
-
-
-
Chapter 63. Understanding reasoning models
-
Chapter 64. Generating text with a pre-trained LLM
-
Chapter 65. Evaluating reasoning models
-
Chapter 66. Improving reasoning with inference-time scaling
-
Chapter 67. Inference-time Scaling via Self-Refinement
-
Chapter 68. Training reasoning models with reinforcement learning
-
Chapter 69. Improving GRPO for reinforcement learning
-
Chapter 70. Distilling reasoning models for efficient reasoning
-
Chapter 71. References and further reading
-
Chapter 72. Exercise solutions
-
Chapter 73. Qwen3 LLM source code
-
Chapter 74. Common approaches to model evaluation
-
-
-
Chapter 75. Data Univariat dan MultivariatMenjelaskan konsep dasar dan perbedaan antara data univariat dan multivariat, baik kategorikal maupun kuantitatif, dalam konteks analisis data.
-
Chapter 76. Dasar-Dasar ProbabilitasMengimplementasikan algoritma Naive Bayes pada kasus klasifikasi sederhana dengan memanfaatkan probabilitas bersyarat.
-
Chapter 77. Distribusi StatistikMenggunakan metode Monte Carlo berdasarkan distribusi statistik untuk berbagai skenario.
-
Chapter 78. Statistik InferensialMemecahkan masalah tentang populasi berdasarkan sampel data menggunakan pendekatan statistik inferensial.
-
Chapter 79. Studi Kasus A/B Testing dengan PythonMemberikan rekomendasi strategi bisnis yang paling sesuai berdasarkan interpretasi hasil analisis data dan pengujian hipotesis.
-
Chapter 80. Matematika pada Algoritma AIMenelaah kaitan antara konsep matematika dengan algoritma AI.
-
Chapter 81. Proyek AkhirSiswa diminta untuk menyelesaikan permasalahan probabilitas dan statistika yang mencakup implementasi algoritma naive bayes dan uji hipotesis melalui program berbasis bahasa pemrograman Python.
-
-
-
Chapter 82. Pengantar Machine Learning Operations (MLOps)Mengajari siswa untuk mengenal siklus pengembangan machine learning operations.
-
Chapter 83. Membangun dan Mengelola Metadata dengan Tools Open-SourceMengajari siswa cara mengolah version control dan metadata pada proses pembangunan model machine learning.
-
Chapter 84. Membangun Model Machine Learning yang AndalMengajari siswa cara membangun model machine learning dan mengenalkan proses re-training model machine learning.
-
Chapter 85. Serving Model dengan GayaMengajari berbagai macam cara melakukan serving model machine learning agar dapat digunakan oleh pengguna.
-
Chapter 86. Monitoring dan Alerting Model Machine LearningMengajari siswa untuk melakukan monitoring terhadap performa model machine learning pada tahap production
-
Chapter 87. Proyek AkhirMembangun Sistem Machine Learning menggunakan MLflow, GitHub dan Docker.
-
-
References
This file is located at: _pages/draft-outline.md