Kerangka Materi

Pendahuluan tentang Perplexity AI

  • Tinjauan umum tentang Perplexity AI dan fiturnya
  • Persiapan lingkungan untuk aplikasi AI tingkat lanjut

Memahami Konsep AI Tingkat Lanjut

  • Deep learning dan neural networks
  • Kenaikan teknologi pengolahan bahasa alami
  • Teknik pemenangan pelatihan

Persiapan dan Analisis Data

  • Teknik membersihkan dan memproses ulang data
  • Pilihan dan pengenalan fitur
  • Analisis eksplorasi data dengan Perplexity AI

Membangun dan Melatih Model

  • Membuat model kompleks menggunakan Perplexity AI
  • Melatih dan memvalidasi model dengan efektif
  • Menyesuaikan hiperparameter untuk kinerja optimal

Mengaplikasikan AI ke Masalah Kompleks

  • Studi kasus tentang penyelesaian masalah dengan Perplexity AI
  • Aplikasi praktis dalam berbagai industri
  • Mengintegrasikan solusi AI dalam alur kerja bisnis

Teknik Penelitian Tingkat Lanjut

  • Memanfaatkan Perplexity AI untuk proyek penelitian
  • Menerapkan metodologi AI terbaru
  • Menevaluasi dan menginterpretasikan temuan penelitian

Trend Masa Depan di Bidang AI

  • Menjelajahi kemajuan teknologi AI yang akan datang
  • Pertimbangan etika dalam pengembangan AI
  • Mempersiapkan diri untuk masa depan AI di berbagai sektor

Ringkasan dan Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Pengertian yang kuat tentang konsep kecerdasan buatan dan belajar mesin
  • Pengalaman dengan pemrograman Python
  • Kemampuan dalam teknik analisis data

Peserta

  • Penggemar kecerdasan buatan
  • Pengembang yang ingin meningkatkan keterampilan kecerdasan buatan
 14 Jam

Jumlah Peserta


Biaya per Peserta

Kursus Mendatang

Kategori Terkait