Pelatihan AI Agents di Indonesia

Pelatihan langsung tatap muka ini (dalam format online atau fisik) ditujukan bagi para insinyur AI tingkat mahir, pengembang robotika, serta spesialis otomasi yang ingin memanfaatkan DeepSeek untuk membangun agen AI cerdas dan sistem otonom.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mengerti arsitektur serta kemampuan model AI DeepSeek.
• Mengintegrasikan DeepSeek ke dalam agen AI untuk pengambilan keputusan dan otomasi.
• Menerapkan teknik pembelajaran penguatan guna melatih sistem otonom.
• Mendeploy agen otonom berbasis AI di lingkungan dunia nyata.

Agen AI otonom kini semakin banyak digunakan dalam proses pengambilan keputusan di berbagai sektor, seperti pertahanan, kesehatan, keuangan, dan infrastruktur. Seiring dengan meningkatnya tingkat kemandirian dan otonomi sistem ini, diperlukan kerangka etika yang kuat, mekanisme tata kelola, serta pengawasan regulasi untuk mengarahkan desain dan penerapannya.

Pelatihan online langsung ini dipimpin oleh instruktur dan ditujukan bagi para profesional tingkat lanjut yang ingin memahami dampak etis, sosial, serta regulasi dari penggunaan agen AI otonom dalam lingkungan nyata.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Menganalisis risiko etis serta dilema moral yang muncul akibat adanya agen AI otonom.
• Mengevaluasi kerangka tata kelola dan model regulasi yang relevan untuk penerapan AI pada situasi kritis.
• Menilai mekanisme akuntabilitas, kejelasan penjelasan pengambilan keputusan, serta transparansi dalam sistem otonom.
• Merancang strategi untuk menyelaraskan perilaku agen AI dengan nilai hukum, etika, dan sosial.

Bentuk Pelatihan

• Kuliah interaktif serta diskusi.
• Studi kasus dan simulasi peran.
• Analisis praktis terhadap model tata kelola dan kerangka etika.

Opsi Kustomisasi Pelatihan

• Untuk meminta kustomisasi pelatihan ini, silakan hubungi kami untuk pengaturannya.

Otomasi berbasis AI menggabungkan fleksibilitas platform tanpa kode dengan kecerdasan dari model bahasa besar dan agen otomatis untuk menciptakan sistem yang skalabel serta cerdas.

Pelatihan online langsung ini diselenggarakan oleh instruktur khusus bagi para profesional tingkat menengah yang ingin merancang, membangun, dan mengoptimalkan alur kerja otomasi yang mempergunakan kemampuan pengambilan keputusan AI, orkestrasi proses, serta eksekusi mandiri.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Merancang alur kerja otomasi tanpa kode yang didukung oleh mekanisme interpretasi dan respons berbasis AI.
• Menggunakan teknik penghubungan perintah secara bertahap, pemicu webhook, serta API untuk membuat alur logika yang skalabel.
• Membuat aplikasi cerdas yang mampu menghubungkan berbagai layanan dan menginterpretasikan data secara mandiri.
• Memahami, merancang, serta menerapkan agen AI yang mampu menyusun rencana aksi berdasarkan tujuan tertentu lalu melaksanakannya.

Bentuk Pelatihan

• Kuliah interaktif dan diskusi aktif.
• Banyak latihan praktis untuk meningkatkan penguasaan materi.
• Implementasi langsung dalam lingkungan laboratorium nyata.

Opsi Penyesuaian Materi Pelatihan

• Untuk meminta penyesuaian materi pelatihan sesuai kebutuhan, silakan hubungi kami.

Pelatihan langsung tatap muka ini di Indonesia (secara online atau secara tatap muka) ditujukan bagi para pengembang AI tingkat menengah, spesialis keamanan, serta petugas kepatuhan hukum yang ingin merancang dan mengimplementasikan agen-agen AI yang aman sekaligus memperhatikan aspek etika dan ketangguhan sistem.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Memahami risiko keamanan serta tantangan etis dalam pengembangan agen AI.
• Menerapkan prinsip-prinsip desain yang mengutamakan aspek keamanan pada model AI.
• Menggunakan teknik ketangguhan terhadap serangan untuk mencegah ancaman terhadap agen-agen AI.
• Memastikan kepatuhan terhadap pedoman pengembangan AI yang etis serta standar regulasi.

Pelatihan online langsung ini merupakan kursus praktis yang berfokus pada penerapan beban kerja AI cerdas pada perangkat dengan sumber daya terbatas. Peserta akan belajar cara membuat, mengoptimalkan, dan mengelola agen-agen ringan yang mampu melakukan penalaran dan inferensi secara lokal, sehingga meningkatkan kecepatan, privasi, serta keandalan dalam lingkungan terdistribusi. Kursus ini menitikberatkan pada penyetelan kinerja, desain dengan latensi rendah, serta integrasi antara perangkat keras dan perangkat lunak.

Pelatihan yang dipandu oleh instruktur ini dapat diselenggarakan secara online atau pelatihan langsung tatap muka, ditujukan bagi para profesional tingkat menengah yang ingin menerapkan dan mengoptimalkan sistem agen cerdas pada perangkat menggunakan Python serta kerangka kerja AI untuk perangkat edge.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami arsitektur dan tantangan dalam menjalankan AI cerdas pada perangkat edge.
• Merancang rangkaian proses agen yang ringan untuk lingkungan dengan sumber daya terbatas.
• Melakukan inferensi lokal dengan memanfaatkan TensorFlow Lite, PyTorch Mobile, dan ONNX.
• Mengintegrasikan agen dengan sensor, aktuator, serta platform IoT.
• Mengoptimalkan kinerja, penggunaan energi, dan latensi agar sistem dapat beroperasi secara real-time.

Format Pelatihan

• Kuliah interaktif dan demonstrasi praktis.
• Pengembangan langsung dalam lingkungan lokal maupun emulasi.
• Pembelajaran berbasis proyek beserta latihan implementasi yang dipandu.

Opsi Kustomisasi Kursus

• Untuk mengajukan permintaan kursus yang disesuaikan dengan kebutuhan khusus, silakan hubungi kami.

Pelatihan langsung tatap muka ini (online atau onsite) ditujukan bagi para pengembang AI, peneliti, serta insinyur multimedia tingkat menengah hingga lanjutan yang ingin membangun agen AI mampu memahami sekaligus menghasilkan konten multimodal.

Setelah mengikuti pelatihan ini, para peserta akan mampu:

• Mengembangkan agen AI yang dapat memproses dan menggabungkan data teks, gambar, serta suara.
• Menerapkan model multimodal seperti GPT-4 Vision dan Whisper ASR.
• Mengoptimalkan alur kerja AI multimodal demi meningkatkan efisiensi dan akurasi.
• Menerapkan agen AI multimodal dalam aplikasi dunia nyata.

Pelatihan langsung tatap muka atau pelatihan online langsung ini ditujukan bagi para pengembang dan desainer pemula hingga menengah yang ingin mempelajari cara membuat asisten pribadi berbasis AI untuk berbagai keperluan.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami prinsip-prinsip dasar asisten pribadi berbasis AI.
• Mengenal cara mengintegrasikan model bahasa ke dalam asisten pintar.
• Membangun dan menyesuaikan asisten pribadi dengan menggunakan kerangka kerja serta alat bantu AI.
• Menerapkan asisten pribadi tersebut dalam berbagai skenario dunia nyata di sejumlah industri.

Pelatihan langsung tatap muka ini yang dipandu oleh instruktur (secara online maupun offline) ditujukan bagi para insinyur AI tingkat lanjut, pengembang perangkat lunak perusahaan, serta pemimpin bisnis yang ingin menyesuaikan dan mengimplementasikan agen AI berbasis LLM untuk keperluan korporat.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, para peserta diharapkan mampu:

• Memahami arsitektur serta kemampuan model LLM open-source.
• Menyesuaikan dan melakukan fine-tuning terhadap LLM guna penggunaan di lingkungan perusahaan.
• Mengimplementasikan agen AI dengan memanfaatkan LangChain serta Hugging Face.
• Mengintegrasikan agen yang didukung LLM ke dalam alur kerja bisnis.

Pelatihan online langsung ini yang dipandu oleh instruktur ditujukan bagi para insinyur robotika tingkat lanjut, peneliti AI, serta spesialis otomatisasi yang ingin mengembangkan sistem robotik otonom berbasis AI guna menangani tugas-tugas kompleks dan kolaborasi antarmanusia-AI.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Memahami peran agen AI dalam pengambilan keputusan dan proses otomatisasi pada robot.
• Menerapkan teknik navigasi berbasis AI serta mekanisme menghindari rintangan.
• Merancang sistem robotika yang mampu bekerja sama dengan manusia secara efektif melalui kolaborasi AI-manusia.
• Mengimplementasikan sistem persepsi dan kontrol berbasis AI pada robot.

Kursus ini membahas desain, koordinasi, dan implementasi sistem multi-agen (Multi-Agent Systems/MAS) dengan menggunakan Python. Peserta akan mempelajari cara membuat agen yang mampu berkomunikasi, berkolaborasi, serta menyesuaikan diri untuk mencapai tujuan bersama dalam lingkungan yang kompleks dan dinamis.

Pelatihan online langsung ini diselenggarakan oleh instruktur dan ditujukan bagi para profesional tingkat lanjut yang ingin merancang serta mengimplementasikan sistem multi-agen guna aplikasi otomasi cerdas, simulasi, maupun pengambilan keputusan.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami arsitektur dan prinsip-prinsip dasar sistem multi-agen.
• Mengembangkan agen yang mampu berkomunikasi, melakukan koordinasi, serta negosiasi.
• Membangun lingkungan terdistribusi untuk interaksi antar-agen.
• Menerapkan teknik pembelajaran penguatan serta perencanaan dalam konteks multi-agen.
• Mensimulasikan perilaku agen yang bersifat kooperatif maupun kompetitif.
• Merancang alur kerja hibrida yang menggabungkan interaksi antara manusia dan agen cerdas.

Bentuk Pelatihan

• Kuliah dan demonstrasi langsung oleh instruktur.
• Latihan praktis menggunakan berbagai kerangka kerja agen open source.
• Proyek kelompok yang mengasah kemampuan peserta dalam merancang skenario multi-agen secara nyata.

Opsi Penyesuaian Kursus

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan dengan kebutuhan spesifik, silakan hubungi kami untuk pengaturan lebih lanjut.

Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur dan ditujukan bagi para profesional keuangan tingkat menengah, analis risiko, serta insinyur AI yang ingin mengembangkan serta menerapkan solusi berbasis AI untuk otomatisasi finansial dan deteksi penipuan.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami peran AI dalam otomatisasi finansial serta deteksi penipuan.
• Membangun model AI untuk mendeteksi transaksi penipuan.
• Memanfaatkan machine learning dalam penilaian risiko secara real-time.
• Menerapkan sistem pemantauan keuangan berbasis AI.

Pelatihan online langsung ini dipimpin oleh instruktur dan ditujukan bagi para profesional layanan pelanggan tingkat pemula hingga menengah, pengembang chatbot, serta tim otomatisasi yang ingin menerapkan solusi berbasis AI untuk dukungan pelanggan dan pengelolaan layanan secara otomatis.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami dasar-dasar dukungan pelanggan yang dikelola oleh AI.
• Mengembangkan dan mengintegrasikan chatbot berbasis AI untuk menangani pertanyaan pelanggan.
• Memanfaatkan NLP dan pembelajaran mesin guna meningkatkan interaksi antara chatbot dengan pengguna.
• Menerapkan agen AI dalam berbagai situasi nyata di layanan pelanggan.

Pelatihan online langsung ini yang dipandu oleh instruktur di Indonesia ditujukan bagi para profesional kesehatan dan pengembang AI tingkat menengah hingga lanjutan yang ingin menerapkan solusi kesehatan berbasis AI.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Memahami peran agen AI dalam bidang kesehatan dan diagnostik.
• Mengembangkan model AI untuk analisis citra medis serta diagnosis prediktif.
• Mengintegrasikan AI dengan sistem catatan kesehatan elektronik (EHR) dan alur kerja klinis.
• Memastikan kepatuhan terhadap regulasi kesehatan serta praktik penggunaan AI yang etis.

Pelatihan langsung tatap muka ini dipimpin oleh instruktur (online atau onsite) dan ditujukan bagi para pengembang AI serta desainer UI/UX pemula hingga tingkat menengah yang ingin mempelajari cara merancang, mengoptimalkan, dan menerapkan asisten virtual berbasis kecerdasan buatan.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Merancang alur kerja AI yang efektif serta antarmuka UI/UX.
• Mengimplementasikan model NLP berbasis kecerdasan buatan.
• Mengintegrasikan asisten AI dengan API dan platform pihak ketiga.
• Menerapkan serta memelihara asisten AI dalam aplikasi dunia nyata.

Mistral AI merupakan keluarga model AI open-source dan siap pakai untuk perusahaan, yang dapat digunakan dalam aplikasi berbasis bahasa, multimoda, maupun agen AI.

Pelatihan online langsung ini dipimpin oleh instruktur, ditujukan bagi para profesional tingkat menengah hingga lanjut yang ingin membangun, mengimplementasikan, dan mengelola agen AI dengan memanfaatkan model Medium 3, Le Chat Enterprise, serta Devstral dari Mistral.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami arsitektur dan kemampuan model Mistral Medium 3, Le Chat Enterprise, serta Devstral.
• Merancang dan mengimplementasikan agen AI yang memanfaatkan model Mistral untuk kebutuhan perusahaan maupun para pengembang.
• Mengintegrasikan sistem pemrograman, konektor, serta data perusahaan ke dalam alur kerja agen AI.
• Mengoptimalkan kinerja, biaya, serta aspek kepatuhan pada standar hukum dari agen AI yang memanfaatkan model Mistral.

Format Pelatihan

• Kuliah interaktif dan diskusi aktif.
• Banyak latihan praktik untuk memperkuat pemahaman.
• Implementasi langsung dalam lingkungan laboratorium virtual.

Pilihan Penyesuaian Materi Pelatihan

• Jika Anda menginginkan penyesuaian khusus pada materi pelatihan ini, silakan hubungi kami untuk mengatur detailnya.

Python merupakan bahasa utama yang digunakan dalam pengembangan serta orkestrasi agen AI otonom. Pelatihan ini berfokus pada implementasi praktis dengan memanfaatkan SDK dan kerangka kerja modern seperti LangChain serta AutoGen untuk membuat, menghubungkan, serta mengelola alur kerja agen.

Pelatihan online langsung ini diselenggarakan oleh instruktur khususnya ditujukan bagi para insinyur backend tingkat menengah, insinyur platform, dan insinyur ML yang ingin menerapkan serta mengatur agen otonom dengan menggunakan perangkat lunak dan API berbasis Python.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Mengatur konfigurasi lingkungan pengembangan berbasis Python untuk sistem agen.
• Memanfaatkan SDK populer seperti LangChain dan AutoGen guna menciptakan agen yang fungsional.
• Mengintegrasikan berbagai perangkat lunak serta API untuk memperluas kemampuan agen.
• Mengorkestrasi alur kerja dan pola komunikasi antar banyak agen sekaligus.
• Menerapkan praktik terbaik dalam proses debugging, pengujian, serta pemeliharaan kode yang berhubungan dengan agen AI.

Bentuk Pelatihan

• Diskusi dan ceramah interaktif.
• Latihan pemrograman praktis serta demonstrasi langsung.
• Pembuatan proyek nyata yang mencakup seluruh alur kerja agen dari awal hingga akhir.

Opsi Penyesuaian Materi Pelatihan

• Jika Anda menginginkan modul pelatihan yang disesuaikan dengan kebutuhan, silakan hubungi kami untuk diskusi lebih lanjut.

Kursus ini mengajarkan teknik rekayasa praktis untuk merancang, membangun, menguji, serta menyebarkan sistem agensi (otonom) menggunakan Python. Topik yang dibahas meliputi siklus kerja agen, integrasi alat bantu, manajemen memori dan status, pola orkestrasi, mekanisme keamanan, serta pertimbangan operasional saat produksi.

Merupakan pelatihan online langsung yang dipandu instruktur, kursus ini ditujukan bagi para insinyur pembelajaran mesin tingkat menengah hingga lanjut, pengembang AI, dan insinyur perangkat lunak yang ingin membuat agen otonom yang andal dan siap digunakan dalam produksi dengan Python.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Merencanakan dan menerapkan siklus kerja agen serta alur pengambilan keputusan.
• Mengintegrasikan alat bantu eksternal beserta API guna meningkatkan kemampuan agen.
• Menerapkan arsitektur memori jangka pendek maupun jangka panjang untuk agen.
• Mengkoordinasikan berbagai tugas dalam format orkestrasi multi-langkah serta menggabungkan beberapa agen.
• Menerapkan praktik terbaik mengenai keamanan, pengendalian akses, dan observabilitas pada agen yang telah dikerahkan.

Bentuk Pelaksanaan Kursus

• Kuliah interaktif beserta diskusi.
• Laboratorium praktik dalam membangun agen menggunakan Python dan SDK populer.
• Latihan berbasis proyek yang menghasilkan prototipe siap pakai.

Opsi Penyesuaian Kursus

• Untuk mengajukan permintaan kursus yang disesuaikan dengan kebutuhan, silakan hubungi kami guna mengaturnya.

Pelatihan langsung tatap muka ini yang dipandu oleh instruktur (online atau onsite) ditujukan bagi para profesional tingkat lanjut yang ingin menguasai teknik penerapan dan pengelolaan agen AI di lingkungan produksi.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Merancang dan mengimplementasikan saluran penerapan AI yang skalabel.
• Memanfaatkan alat seperti Docker dan Kubernetes untuk melakukan kontainerisasi serta mengoordinasikan agen AI.
• Memantau dan mengoptimalkan kinerja agen AI dalam lingkungan produksi.
• Mengimplementasikan alur kerja CI/CD untuk penerapan agen AI.
• Memastikan kepatuhan terhadap persyaratan keamanan serta tata kelola data.

Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur, baik secara daring maupun tatap muka, dan ditujukan bagi para profesional AI tingkat lanjut yang ingin menguasai teknik-teknik pembelajaran penguatan serta menerapkannya untuk melatih agen AI dalam menyelesaikan masalah kompleks.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Memahami prinsip-prinsip dasar pembelajaran penguatan serta Proses Keputusan Markov (MDP).
• Merancang dan mengimplementasikan algoritma RL seperti Q-Learning, SARSA, serta Deep Q-Networks (DQN).
• Memanfaatkan kerangka kerja seperti OpenAI Gym beserta berbagai pustaka RL untuk aplikasi praktis.
• Melatih agen AI agar mampu mengatasi masalah pengambilan keputusan dalam dunia nyata yang memerlukan serangkaian langkah.
• Mengatasi berbagai tantangan, seperti keseimbangan antara eksplorasi dan eksploitasi serta proses konvergensi dalam pelatihan RL.

Pelatihan online langsung ini dipandu instruktur dan ditujukan bagi para pengembang AI tingkat menengah serta spesialis otomasi yang bermaksud mengintegrasikan fitur agenti ke dalam aplikasi berbasis AI.

Setelah menyelesaikan kursus ini, peserta akan mampu:

• Memahami dasar-dasar AI tipo agenti serta mekanisme pengambilan keputusan mandiri.
• Mengimplementasikan agen AI berorientasi tujuan yang mampu melakukan optimisasi diri.
• Menghubungkan beberapa agen guna menyelesaikan masalah kompleks secara bersama-sama.
• Meningkatkan kualitas interaksi antara AI dan manusia lewat strategi UX adaptif.
• Mengaplikasikan model AI tipo agenti di lingkungan dunia nyata.

Pelatihan langsung tatap muka ini dipimpin oleh instruktur dan ditujukan bagi para profesional AI tingkat lanjut yang ingin menguasai keterampilan untuk merancang, membangun, serta menerapkan sistem MAS guna menyelesaikan berbagai masalah dunia nyata yang kompleks.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, para peserta akan mampu:

• Memahami prinsip-prinsip arsitektur sistem multi-agen.
• Menerapkan strategi komunikasi, koordinasi, serta pengambilan keputusan dalam MAS.
• Menggunakan teori permainan untuk memodelkan interaksi antar agen dan menyelesaikan konflik.
• Memanfaatkan kerangka kerja seperti JADE guna menciptakan solusi MAS yang skalabel.
• Menghadapi tantangan utama dalam pengembangan MAS, termasuk skalabilitas, kepercayaan antar agen, serta perilaku yang muncul secara spontan.

Pelatihan langsung ini dipandu oleh instruktur, baik secara virtual maupun tatap muka, dan ditujukan bagi para profesional tingkat lanjut yang ingin mengembangkan serta mengoptimalkan sistem multi-agen menggunakan kerangka kerja Kecerdasan Buatan Agen.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami prinsip-prinsip dasar Kecerdasan Buatan Agen dalam lingkungan multi-agen.
• Mengembangkan agen berbasis kecerdasan buatan yang mampu berinteraksi secara mandiri.
• Menerapkan teknik pembelajaran penguatan untuk mengarahkan perilaku adaptif AI.
• Mengoptimalkan proses kolaborasi dan persaingan antar agen dalam satu sistem.
• Memanfaatkan Kecerdasan Buatan Agen dalam bidang robotika, pengembangan permainan, serta otomatisasi industri.

Pelatihan online langsung ini dipimpin oleh instruktur dan ditujukan bagi para analis bisnis tingkat menengah, pengembang RPA, serta profesional di bidang AI yang ingin memanfaatkan kekuatan agen AI untuk mengotomatisasi proses bisnis.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, para peserta akan mampu:

• Memahami peran agen AI dalam mengotomatisasi proses bisnis.
• Mengidentifikasi peluang otomatisasi di bidang-bidang bisnis utama.
• Membuat solusi berbasis AI untuk alur kerja layanan pelanggan, keuangan, serta manajemen rantai pasok.
• Mengintegrasikan agen AI dengan sistem RPA dan aplikasi bisnis yang sudah ada.
• Mengevaluasi serta mengoptimalkan strategi otomatisasi berbasis AI demi meningkatkan efisiensi.

Vertex AI Agent Builder merupakan lingkungan pengembangan tanpa kode atau dengan sedikit kode yang memungkinkan pembuatan agen cerdas. Agen-agen ini menggabungkan model generatif dengan teknik pembuatan konten berbasis pencarian (RAG), sehingga tim dapat secara cepat menciptakan agen yang memanfaatkan data perusahaan dan sistem pencarian untuk menghasilkan respons yang akurat serta sesuai konteks.

Pelatihan online langsung ini dipimpin oleh instruktur dan ditujukan bagi para praktisi tingkat menengah yang ingin merancang, mengonfigurasi, dan menerapkan agen cerdas dengan menggunakan Vertex AI Agent Builder serta pola RAG.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Merancang alur kerja agen secara efektif dengan bantuan Agent Builder.
• Menerapkan pipelin RAG yang memanfaatkan mekanisme pencarian serta penyimpanan vektor data.
• Mengintegrasikan sumber daya data perusahaan secara aman guna mendukung proses pengambilan informasi.
• Menilai dan menyempurnakan perilaku agen melalui pengujian serta analisis metrik yang relevan.

Bentuk Pelaksanaan Kursus

• Diskusi interaktif dan sesi tanya jawab.
• Praktik langsung dengan memanfaatkan Vertex AI Agent Builder serta komponen RAG.
• Latihan berbasis proyek untuk merancang dan menyempurnakan agen cerdas.

Opsi Penyesuaian Kursus

• Untuk mengajukan permintaan pelatihan yang disesuaikan dengan kebutuhan spesifik, silakan hubungi kami.

Pelatihan online langsung ini dipimpin oleh instruktur, ditujukan bagi para pengembang permainan tingkat menengah serta pecinta AI yang ingin mengintegrasikan agen AI ke dalam aplikasi permainan secara efektif.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami peran penting agen AI dalam pengembangan permainan modern.
• Membuat sistem pengambilan keputusan dengan menggunakan pohon keputusan serta mesin keadaan terhingga.
• Menerapkan algoritma pencarian jalur seperti A* untuk navigasi di dalam permainan.
• Menggunakan teknik pembelajaran penguatan guna menghasilkan perilaku AI yang adaptif.
• Mengoptimalkan kinerja sistem AI agar sesuai dengan lingkungan permainan secara real-time.

LLM serta kerangka kerja agen otomatis seperti AutoGen dan CrewAI sedang mengubah cara tim DevOps melakukan otomatisasi tugas-tugas, termasuk pelacakan perubahan, pembuatan tes, hingga penyortiran alert. Hal ini dimungkinkan berkat kemampuan LLM dalam meniru pola kerja dan pengambilan keputusan manusia.

Pelatihan online langsung ini dipimpin oleh instruktur, ditujukan bagi para insinyur tingkat lanjut yang ingin merancang dan menerapkan alur kerja otomatisasi DevOps berbasis LLM serta sistem multi-agen.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Mengintegrasikan agen berbasis LLM ke dalam alur kerja CI/CD untuk otomatisasi cerdas.
• Mengotomatisasikan pembuatan tes, analisis komit, serta penyusunan ringkasan perubahan dengan bantuan agen.
• Mengkoordinasikan beberapa agen guna menyortir alert, menyusun tanggapan, dan memberikan rekomendasi DevOps.
• Membangun alur kerja yang aman dan mudah dikelola berbasis agen dengan menggunakan kerangka kerja sumber terbuka.

Bentuk Pelatihan

• Kuliah interaktif dan diskusi.
• Banyak latihan praktis untuk memperdalam pemahaman.
• Penerapan langsung dalam lingkungan laboratorium nyata.

Opsi Kustomisasi Pelatihan

• Untuk permintaan pelatihan yang disesuaikan secara khusus, silakan hubungi kami guna mengatur detailnya.

Pelatihan online langsung ini, yang dipandu oleh instruktur [6loc> (baik secara virtual maupun tatap muka), ditujukan bagi para profesional tingkat lanjut yang ingin memanfaatkan AI Agensi untuk pengambilan keputusan dalam skenario bisnis dan teknis yang kompleks.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami prinsip-prinsip pengambilan keputusan otonom dalam AI.
• Merancang serta mengimplementasikan agen AI yang beroperasi dengan intervensi manusia minimal.
• Mengintegrasikan AI Agensi ke dalam alur kerja otomatisasi dan sistem bisnis.
• Mengoptimalkan proses pengambilan keputusan yang didorong oleh AI demi efisiensi dan skalabilitas.
• Memastikan aspek kepatuhan regulasi, keamanan, serta pertimbangan etika dalam penerapan AI otonom.

Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur dan ditujukan bagi para profesional tingkat menengah yang ingin memperdalam pengetahuan mengenai perancangan serta pengembangan agen otonom untuk aplikasi praktis.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami konsep dasar terkait agen otonom.
• Menggali penerapan agen AI otonom dalam dunia nyata.
• Merancang, melatih, dan mengimplementasikan agen dengan menggunakan pembelajaran penguatan.
• Mengintegrasikan agen ke dalam sistem yang ada untuk tujuan otomatisasi dan pengambilan keputusan.
• Mengatasi pertimbangan etika serta tantangan dalam penerapan agen otonom.

Devstral merupakan sebuah framework open-source yang dirancang untuk membantu pembuatan dan pengoperasian agen pengkodean. Agen-agen ini mampu berinteraksi dengan basis kode, alat-alat pengembangan, serta API guna meningkatkan produktivitas para insinyur perangkat lunak.

Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur dan ditujukan bagi para insinyur pembelajaran mesin (ML), tim pengembangan alat, serta SRE yang sudah memiliki pengetahuan menengah hingga tingkat lanjut. Mereka diharapkan mampu merancang, mengimplementasikan, dan mengoptimalkan agen pengkodean dengan memanfaatkan Devstral.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta diharapkan dapat:

• Mengatur konfigurasi Devstral agar siap digunakan dalam pengembangan agen pengkodean.
• Merancang alur kerja yang efektif untuk eksplorasi dan modifikasi basis kode menggunakan agen.
• Mengintegrasikan agen pengkodean dengan berbagai alat pengembangan serta API.
• Menerapkan praktik terbaik dalam hal keamanan dan efisiensi saat melakukan penyebaran agen.

Bentuk Pelaksanaan Kursus

• Penyampaian materi secara interaktif disertai diskusi.
• Beragam latihan praktis untuk meningkatkan pemahaman.
• Penerapan konsep langsung dalam lingkungan laboratorium nyata.

Opsi Penyesuaian Kursus

• Jika Anda ingin permintaan pelatihan yang disesuaikan secara khusus, silakan hubungi kami untuk membahasnya.

Pelatihan online langsung ini ditujukan bagi para profesional tingkat pemula yang ingin memahami mekanisme kerja agen AI serta cara membuat sistem chatbot interaktif mereka sendiri.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami konsep dasar agen AI serta penerapannya.
• Mengenal prinsip-prinsip pemrosesan bahasa alami (NLP).
• Merancang alur percakapan yang logis untuk chatbot.
• Mengembangkan chatbot yang fungsional dengan menggunakan Python dan perangkat pendukungnya.
• Menerapkan chatbot tersebut agar dapat berinteraksi dengan pengguna nyata.

Pelatihan online langsung ini, yang dipandu oleh instruktur di Indonesia (baik secara online maupun pelatihan langsung tatap muka), ditujukan bagi para profesional tingkat pemula yang ingin memahami dan membuat agen AI sederhana untuk aplikasi nyata.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami konsep dasar mengenai agen AI.
• Mengidentifikasi berbagai jenis agen AI beserta penerapannya.
• Merancang dan mengimplementasikan agen AI dasar untuk tugas-tugas praktis.
• Mengenal berbagai alat serta kerangka kerja yang digunakan dalam pengembangan agen AI.

Pelatihan ini diselenggarakan secara langsung di Indonesia (online atau tatap muka) dan ditujukan bagi para pengembang serta praktisi cloud tingkat pemula hingga menengah yang ingin menggunakan Alibaba Cloud untuk membangun agen AI yang mampu mengotomatisasi tugas, menjawab pertanyaan, serta terhubung dengan sistem bisnis.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan memahami struktur arsitektur agen AI di Alibaba Cloud, mampu merancang alur kerja agen yang sederhana, mengintegrasikannya dengan sumber pengetahuan dan alat perusahaan, serta menerapkan dan memantau kinerjanya dalam lingkungan cloud.

Pelatihan online langsung ini di Indonesia ditujukan khusus bagi para profesional observabilitas serta SRE yang ingin mengintegrasikan LLM dan teknologi AI ke dalam proses pemantauan, pengiriman peringatan, serta analisis insiden mereka.

Seminar praktis tingkat lanjut ini ditujukan bagi para insinyur perangkat lunak, arsitek, pemimpin teknis, manajer rekayasa, serta tim pengiriman yang ingin memahami bagaimana Kecerdasan Buatan dapat mempercepat seluruh siklus pengiriman perangkat lunak, mulai dari analisis kebutuhan hingga penulisan kode yang siap diproduksi.

Pelatihan langsung tatap muka ini di Indonesia ditujukan bagi para pengembang dan profesional teknis tingkat pemula, menengah, maupun lanjutan yang ingin memanfaatkan Microsoft Azure untuk membangun, menguji, serta menerapkan agen AI dalam berbagai aplikasi bisnis.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu memahami arsitektur agen AI di Azure, membuat konfigurasi agen yang siap digunakan, mengintegrasikannya dengan sumber informasi perusahaan, serta menilai dan mempersiapkannya untuk implementasi nyata.

Pelatihan langsung ini, baik dalam format online maupun tatap muka di Indonesia, disusun khusus bagi pengembang perangkat lunak dan tim DevOps yang ingin memanfaatkan OpenAI Codex CLI untuk mengotomatisasi proses pengkodean, meninjau kualitas kode, serta menjalankan rangkaian tugas multi-langkah melalui terminal.

Setelah selesai mengikuti pelatihan ini, para peserta diharapkan mampu melakukan instalasi dan konfigurasi Codex CLI dengan lancar, melaksanakan tugas-tugas menggunakan perintah berbahasa alami, mengelola sistem persetujuan secara aman, serta mengintegrasikannya dengan Git dan rangkaian pengembangan CI.

Pelatihan langsung tatap muka ini di Indonesia ditujukan bagi para pengembang yang ingin memakai Modus Agen GitHub Copilot guna membangun fitur secara mandiri, menjalankan uji coba, serta menangani proyek pengkodean berskala besar.

Pada akhir sesi pelatihan ini, peserta akan mampu mengaktifkan Modus Agen, menyusun rencana kerja serta melakukan iterasi dalam siklus agen, menjalankan perintah terminal, dan menerapkan tata kelola tingkat perusahaan secara efektif.

Pelatihan langsung ini di Indonesia (online maupun tatap muka) ditujukan bagi para pengembang dan pemimpin tim yang ingin memanfaatkan Cursor untuk mempercepat pembangunan fitur, melakukan refaktoring antar berkas, serta mengatur seluruh alur kerja AI secara terpadu.

Peserta di akhir pelatihan akan mampu mengoperasikan Composer dan mode agen dalam navigasi, menyasar bagian kode tertentu lewat obrolan berbasis konteks, menerapkan ruang kerja tim secara efektif serta mengintegrasikannya dengan sistem kontrol versi.

Pelatihan langsung ini di Indonesia, baik secara online maupun tatap muka, ditujukan bagi para arsitek solusi tingkat menengah, insinyur AI, pengembang, dan tim produk teknis yang ingin memanfaatkan Tencent ADP untuk membentuk agen AI perusahaan dengan kemampuan RAG, otomatisasi alur kerja, serta pengendalian operasional.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu merancang agen berbasis ADP, membuat saluran distribusi pengetahuan yang efektif, mengoordinasikan alur kerja dan pola interaksi antar-agen, serta menerapkan kebijakan operasional guna skala produksi.

Pelatihan langsung tatap muka ini di Indonesia ditujukan bagi para pengembang dan praktisi teknis pada berbagai tingkat keahlian yang ingin memanfaatkan Google Cloud untuk membangun agen AI guna mengotomatisasi tugas, menggunakan alat bantu, serta mengolah data bisnis.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu menjelaskan konsep dasar agen AI, merancang agen menggunakan Vertex AI, menghubungkannya dengan alat dan data eksternal, serta menerapkannya dalam skenario bisnis yang nyata.

Pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka yang dipandu instruktur di Indonesia ini ditujukan bagi pengembang dan profesional DevOps yang ingin memanfaatkan Hermes Agent untuk mengotomatisasi tugas pengembangan, mengelola infrastruktur, serta membangun alur kerja AI yang berkelanjutan.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu menginstal dan mengonfigurasi Hermes Agent, berinteraksi dengannya di berbagai platform, menggunakan lebih dari 40 alat bawaan, serta menyebarkannya di berbagai backend.

Pelatihan langsung tatap muka ini di Indonesia (online maupun secara langsung) ditujukan bagi para pengguna bisnis, tim operasional, dan profesional teknis yang ingin memanfaatkan Hermes Agent untuk mengotomatisasi pekerjaan, menciptakan proses berbasis AI yang dapat digunakan ulang, serta meningkatkan produktivitas tim.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu menjelaskan konsep dasar Hermes Agent, melakukan pengaturan dan pemanfaatan fitur utamanya, menyusun alur kerja yang praktis, serta menerapkan praktik operasional yang efektif.

Pelatihan langsung tatap muka ini yang dipandu instruktur dalam format Indonesia ditujukan khusus bagi para pengembang yang ingin memakai Agen Hermes dalam merancang dan mengoperasikan alur kerja AI lokal yang aman untuk mendukung pekerjaan pemrograman.

Setelah menyelesaikannya, peserta akan mampu menjelaskan konsep-konsep dasar Agen Hermes, mengatur lingkungan operasional agen secara aman di lokasi, merancang alur kerja pengkodean yang praktis, serta menerapkan pedoman keamanan dan tata kelola secara efektif.

Pelatihan Online Langsung ini dalam Indonesia ditujukan bagi para pengembang serta tim teknis yang ingin memanfaatkan Ollama dan model open source untuk menciptakan serta menjalankan solusi AI agen privat di infrastruktur internal perusahaan.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu: menginstal dan mengonfigurasi Ollama; mengevaluasi serta menjalankan model open source secara lokal; merancang alur kerja agen sederhana beserta berbasis pencarian; dan menerapkan mekanisme keamanan serta tata kelola yang sesuai untuk lingkungan teratur ketat.

Pelatihan langsung tatap muka ini di Indonesia (secara online maupun offline) ditujukan untuk para pengembang backend yang ingin merancang server alat kompatibel MCP serta mengintegrasikannya dengan klien agen.

Setelah menyelesaikan pelatihan, peserta akan mampu membuat server MCP, menghubungkannya ke Claude Code dan OpenClaude, menukar metode transport, serta mengelola registri alat internal perusahaan secara efektif.

Pelatihan online langsung ini dalam Indonesia diselenggarakan secara tatap muka atau virtual, dan ditujukan bagi para profesional di bidang AI tingkat pemula, menengah, hingga lanjutan yang ingin menggunakan MCP untuk menghubungkan asisten AI dengan alat-alat eksternal, data, serta layanan perusahaan.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu menjelaskan konsep-konsep dasar MCP, mengenali komponen arsitektur utama, menyusun integrasi sederhana, serta menerapkan praktik keamanan yang tepat.

Pelatihan langsung tatap muka ini dipimpin oleh instruktur di Indonesia (secara online atau tatap muka) dan ditujukan bagi para pengembang serta tim teknis pemula hingga menengah yang ingin menggunakan API OpenAI dalam membangun agen AI yang mampu melakukan penalaran, memanfaatkan alat bantu, serta menyelesaikan tugas-tugas bertahap.

Setelah mengikuti pelatihan ini, para peserta akan dapat merancang alur kerja agen, menghubungkannya dengan berbagai perangkat maupun sumber data eksternal, serta mengevaluasi perilaku dan kelayakan agen AI dalam konteks bisnis.

Pelatihan langsung tatap muka ini di Indonesia (online atau onsite) ditujukan bagi pengembang dan profesional teknis tingkat menengah hingga lanjut yang ingin memanfaatkan OpenClaw dalam merancang serta menjalankan agen AI praktis guna mengotomatisasi pekerjaan melalui percakapan serta integrasi alat.

Pada akhirnya, peserta akan mampu: menginstal dan mengonfigurasi OpenClaw, menghubungkannya dengan penyedia LLM, memanfaatkan berbagai skill untuk otomatisasi, serta menerapkan prinsip keamanan dan pengelolaan operasional yang tepat.

Pelatihan langsung tatap muka ini di Indonesia ditujukan bagi para pengembang senior yang ingin memanfaatkan Pi untuk menciptakan alur kerja agen terminal yang ringan dan dapat disesuaikan.

Di akhir pelatihan, peserta akan mampu menginstal Pi, memperluas kemampuannya melalui keterampilan TypeScript, menyelaraskan alur kerja dengan standar tim, serta membagikan ekstensi yang telah dibuat via npm.

Pelatihan langsung tatap muka ini di Indonesia ditujukan bagi para pengembang yang ingin menggunakan Pi Coding Agent untuk menghasilkan kode, meninjau perubahan, serta menyederhanakan alur kerja pengembangan berbasis terminal.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu menjelaskan konsep dasar Pi Coding Agent, menginstal dan memanfaatkannya secara efektif dalam tugas pemrograman harian, serta menerapkan cara kerja yang aman bagi seluruh anggota tim.

Pelatihan langsung ini dipandu instruktur Indonesia, baik secara online maupun tatap muka, ditujukan bagi para pengembang yang ingin menggunakan Windsurf untuk mengembangkan fitur melalui percakapan, menjalankan alur kerja terminal di dalam IDE, serta merefaktorisasi seluruh basis kode mereka.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu memanfaatkan Cascade untuk navigasi kode, menjalankan perintah terminal di editor, mengandalkan fitur penyuntingan prediktif, serta menyesuaikan Windsurf agar sesuai dengan struktur teknologi khusus perusahaan mereka.