Kursus Pelatihan AI-Powered Cybersecurity: Threat Detection & Response

Pelatihan ini yang dipimpin oleh instruktur secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk ilmuwan data dan insinyur perangkat lunak yang ingin menggunakan AdaBoost untuk membangun algoritma boosting untuk machine learning dengan Python.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu untuk:

• Mengatur lingkungan pengembangan yang diperlukan untuk memulai membangun model machine learning dengan AdaBoost.
• Memahami pendekatan ensemble learning dan bagaimana untuk menerapkan adaptive boosting.
• Belajar bagaimana untuk membangun model AdaBoost untuk mempromosikan algoritma machine learning di Python.
• Menggunakan hyperparameter tuning untuk meningkatkan akurasi dan kinerja model AdaBoost.

Kursus ini mencakup AI (emphasizing Machine Learning dan Deep Learning) di Automotive Industri. Ini membantu menentukan teknologi apa yang dapat (potensial) digunakan dalam situasi berbilang dalam sebuah mobil: dari otomatisasi sederhana, pengenalan gambar hingga pengambilan keputusan otomatis.

Mengkaji dasar-dasar kecerdasan buatan mengungkap bagaimana teknologi cerdas mengubah strategi digital, otomatisasi, dan pengambilan keputusan dalam operasional perusahaan. Kursus ini membahas konsep inti yang meliputi sejarah AI, kerangka pemecahan masalah, representasi pengetahuan, penalaran dalam ketidakpastian, serta paradigma pembelajaran mesin, bersama dengan aspek komunikasi, persepsi, dan tindakan otonom. Materi ini membimbing para eksekutif dan arsitek untuk mengevaluasi peluang transformasi berbasis AI, menilai tren teknologi yang sedang berkembang, serta mengintegrasikan solusi cerdas yang praktis guna mempercepat kelincahan bisnis.

Pelatihan langsung yang dipandu oleh instruktur ini Indonesia (online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan bagi para biologiwan yang ingin memahami cara kerja AlphaFold dan menggunakan model AlphaFold sebagai panduan dalam studi eksperimen mereka.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami prinsip-prinsip dasar AlphaFold.
• Mengetahui cara kerja AlphaFold.
• Mengetahui cara menginterpretasikan prediksi dan hasil AlphaFold.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ditujukan untuk peserta dengan berbagai tingkat keahlian yang ingin memanfaatkan platform Google AutoML untuk membuat chatbot yang disesuaikan untuk berbagai aplikasi.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami dasar-dasar pengembangan chatbot.
• Navigasikan Google Cloud Platform dan akses AutoML.
• Siapkan data untuk melatih model chatbot.
• Latih dan evaluasi model chatbot khusus menggunakan AutoML.
• Terapkan dan integrasikan chatbot ke berbagai platform dan saluran.
• Pantau dan optimalkan kinerja chatbot dari waktu ke waktu.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur ini di Indonesia (online atau tatap muka) membahas berbagai aspek keamanan perusahaan, mulai dari kecerdasan buatan (AI) hingga keamanan basis data. Pelatihan ini juga mencakup pembahasan mengenai alat, proses, dan pola pikir terbaru yang diperlukan untuk melindungi perusahaan dari serangan. 

Pelatihan langsung oleh instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini memberikan pengenalan ke bidang pengenalan pola dan pembelajaran mesin. Topik ini meliputi aplikasi praktis dalam statistik, ilmu komputer, pemrosesan sinyal, penglihatan komputer, penambangan data, dan bioinformatika.

Selesai mengikuti pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menerapkan metode statistik dasar ke dalam pengenalan pola.
• Menggunakan model kunci seperti jaringan saraf dan metode kernel untuk analisis data.
• Menyelenggarakan teknik lanjutan untuk penyelesaian masalah kompleks.
• Meningkatkan akurasi prediksi dengan menggabungkan berbagai model.

Pelatihan ini yang dibimbing oleh instruktur secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk pengembang, ilmuwan data, dan praktisi AI tingkat menengah yang ingin memanfaatkan TensorFlow Lite untuk aplikasi Edge AI.

Dengan pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami dasar-dasar TensorFlow Lite dan perannya dalam Edge AI.
• Mengembangkan dan mengoptimalkan model AI menggunakan TensorFlow Lite.
• Menyebarkan model TensorFlow Lite pada berbagai perangkat edge.
• Menggunakan alat dan teknik untuk konversi dan optimasi model.
• Mengimplementasikan aplikasi Edge AI praktis menggunakan TensorFlow Lite.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk ilmuwan data, analis data, dan pengembang yang ingin menjelajahi AutoML produk dan fitur untuk membuat dan menerapkan model pelatihan ML khusus dengan upaya minimal.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Jelajahi lini produk AutoML untuk menerapkan berbagai layanan untuk berbagai tipe data.
• Siapkan dan beri label kumpulan data untuk membuat model ML khusus.
• Melatih dan mengelola model untuk menghasilkan model pembelajaran mesin yang akurat dan adil.
• Buat prediksi menggunakan model terlatih untuk memenuhi tujuan dan kebutuhan bisnis.

Kubeflow adalah platform open-source yang dirancang untuk mempermudah pembuatan, pelatihan, dan penyebaran beban kerja machine learning di Kubernetes.

Pelatihan ini dipandu oleh instruktur (online atau tatap muka) ditujukan bagi profesional tingkat pemula hingga menengah yang ingin membangun alur kerja ML yang handal menggunakan Kubeflow.

Setelah selesai pelatihan ini, peserta akan mendapatkan keterampilan untuk:

• Menavigasi ekosistem dan komponen inti Kubeflow.
• Membuat alur kerja yang dapat direproduksi dengan Kubeflow Pipelines.
• Menjalankan pekerjaan pelatihan skalabel di Kubernetes.
• Menyajikan model machine learning secara efisien menggunakan Kubeflow Serving.

Format Pelatihan

• Penyajian yang dipandu dan diskusi kolaboratif.
• Latihan praktik dengan komponen Kubeflow asli.
• Latihan praktis untuk membangun alur kerja ML end-to-end.

Opsi Penyesuaian Pelatihan

• Versi yang disesuaikan dari pelatihan ini dapat diatur untuk sesuai dengan tumpukan teknologi dan persyaratan proyek tim Anda.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ditujukan untuk pengembang dan ilmuwan data yang ingin membangun, menerapkan, dan mengelola alur kerja pembelajaran mesin di Kubernetes.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Instal dan konfigurasikan Kubeflow di lokasi dan di cloud.
• Bangun, terapkan, dan kelola alur kerja ML berdasarkan Docker container dan Kubernetes.
• Jalankan seluruh alur pembelajaran mesin pada beragam arsitektur dan lingkungan cloud.
• Menggunakan Kubeflow untuk menelurkan dan mengelola notebook Jupyter.
• Bangun pelatihan ML, penyesuaian hyperparameter, dan penyajian beban kerja di berbagai platform.

Mengapa Anda harus hadir?

Kursus pelatihan Sertifikasi Lead Ethical Hacker memungkinkan Anda mengembangkan keahlian yang diperlukan untuk melakukan uji penetrasi sistem informasi dengan menerapkan prinsip, prosedur, dan teknik pengujian penetrasi yang diakui, guna mengidentifikasi potensi ancaman pada jaringan komputer. Selama kursus pelatihan ini, Anda akan memperoleh pengetahuan dan keterampilan untuk mengelola proyek atau tim pengujian penetrasi, serta merencanakan dan melakukan uji penetrasi internal dan eksternal sesuai dengan berbagai standar seperti Penetration Testing Execution Standard (PTES) dan Open Source Security Testing Methodology Manual (OSSTMM). Selain itu, Anda juga akan mendapatkan pemahaman yang menyeluruh tentang cara menyusun laporan dan proposal tindakan pencegahan. Selanjutnya, melalui latihan praktis, Anda akan dapat menguasai teknik pengujian penetrasi dan memperoleh keterampilan yang diperlukan untuk mengelola tim pengujian penetrasi, serta komunikasi dengan pelanggan dan penyelesaian konflik.

Kursus pelatihan Sertifikasi Lead Ethical Hacker menyediakan visi teknis tentang keamanan informasi melalui hacking etika, menggunakan teknik umum seperti pengumpulan informasi dan deteksi kerentanan, baik di dalam maupun di luar jaringan bisnis.

Kursus pelatihan ini juga kompatibel dengan kerangka kerja NICE (The National Initiative for Cybersecurity Education) Protect and Defend.

Setelah menguasai pengetahuan dan keterampilan yang diperlukan dalam hacking etika, Anda dapat mengikuti ujian dan mendaftar untuk kredensial "PECB Certified Lead Ethical Hacker". Dengan memiliki sertifikat PECB Lead Ethical Hacker, Anda akan dapat menunjukkan bahwa Anda telah memperoleh keterampilan praktis untuk melakukan dan mengelola pengujian penetrasi sesuai dengan praktik terbaik.

Siapa yang harus hadir?

• Individu yang tertarik pada Keamanan IT, dan khususnya dalam Hacking Etika, baik untuk mempelajari lebih lanjut tentang topik tersebut atau untuk memulai proses reorientasi profesional.
• Petugas keamanan informasi dan profesional yang ingin menguasai teknik hacking etika dan pengujian penetrasi.
• Manajer atau konsultan yang ingin belajar bagaimana mengontrol proses pengujian penetrasi.
• Auditor yang ingin melakukan dan mengelola pengujian penetrasi profesional.
• Orang-orang yang bertanggung jawab untuk menjaga keamanan sistem informasi dalam suatu organisasi.
• Ahli teknis yang ingin mempelajari cara menyiapkan uji penetrasi.
• Profesional keamanan siber dan anggota tim keamanan informasi.

Pelatihan ini dipimpin instruktur, langsung (online atau tatap muka), dan ditujukan untuk para pengembang yang ingin menggunakan Google’s ML Kit untuk membangun model pemodelan mesin yang teroptimasi untuk pemrosesan pada perangkat seluler.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mengatur lingkungan pengembangan yang diperlukan untuk memulai pengembangan fitur pemodelan mesin untuk aplikasi seluler.
• Mengintegrasikan teknologi pemodelan mesin baru ke dalam aplikasi Android dan iOS menggunakan API ML Kit.
• Meningkatkan dan mengoptimalkan aplikasi yang ada menggunakan SDK ML Kit untuk pemrosesan dan peluncuran di perangkat.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau tatap muka) ini ditujukan bagi para ilmuwan data dan insinyur perangkat lunak yang ingin menggunakan Random Forest untuk membangun algoritma machine learning pada dataset besar.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menyiapkan lingkungan pengembangan yang diperlukan untuk memulai pembuatan model machine learning dengan Random Forest.
• Memahami keunggulan Random Forest dan cara mengimplementasikannya untuk menyelesaikan masalah klasifikasi dan regresi.
• Belajar cara menangani dataset besar dan menafsirkan beberapa pohon keputusan dalam Random Forest.
• Menilai dan mengoptimalkan kinerja model machine learning dengan menyesuaikan hyperparameter.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk analis data tingkat menengah yang ingin mempelajari cara menggunakan RapidMiner untuk memperkirakan dan memproyeksikan nilai dan memanfaatkan alat analitis untuk peramalan deret waktu.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Pelajari cara menerapkan metodologi CRISP-DM, pilih algoritma pembelajaran mesin yang tepat, dan tingkatkan konstruksi dan kinerja model.
• Gunakan RapidMiner untuk memperkirakan dan memproyeksikan nilai, dan memanfaatkan alat analitis untuk peramalan deret waktu.