Hubungi Kami

Kerangka Materi

Pengantar Kecerdasan Buatan

  • Apa itu AI dan di mana saja penerapannya?
  • Perbedaan antara AI, Pembelajaran Mesin, dan Deep Learning
  • Alat-alat serta platform populer dalam dunia AI

Python untuk Pengembangan AI

  • Penyegaran dasar-dasar penggunaan Python
  • Menggunakan Jupyter Notebook dalam pengembangan AI
  • Proses instalasi dan manajemen library di Python

Pengelolaan Data

  • Persiapan dan pembersihan data secara efektif
  • Penggunaan Pandas serta NumPy dalam analisis data
  • Visualisasi data menggunakan Matplotlib dan Seaborn

Dasar-dasar Pembelajaran Mesin

  • Perbedaan antara pembelajaran terawasi dan tidak terawasi
  • Konsep klasifikasi, regresi, serta pengelompokan data
  • Proses pelatihan, validasi, serta pengujian model

Jaringan Saraf dan Deep Learning

  • Arsitektur jaringan saraf tiruan
  • Penggunaan framework TensorFlow atau PyTorch dalam pembangunan model
  • Teknik membangun serta melatih model cerdas

Pemrosesan Bahasa Alami dan Computer Vision

  • Klasifikasi teks serta analisis sentimen secara efektif
  • Konsep dasar pengenalan objek dalam gambar
  • Pemanfaatan model siap pakai maupun teknik transfer learning

Penerapan AI dalam Aplikasi Nyata

  • Cara menyimpan dan memuat kembali model hasil pelatihan
  • Mengintegrasikan model AI ke dalam API atau aplikasi web
  • Praktik terbaik untuk pengujian serta pemeliharaan sistem cerdas

Penutup dan Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Pemahaman mengenai logika pemrograman serta struktur kode
  • Pengalaman menggunakan Python atau bahasa pemrograman tingkat tinggi lainnya
  • Pengetahuan dasar tentang algoritma dan struktur data

Target Peserta

  • Profesional sistem IT
  • Pengembang perangkat lunak yang ingin mengintegrasikan AI ke dalam aplikasi mereka
  • Insinyur serta manajer teknis yang tertarik memanfaatkan solusi berbasis AI
 40 Jam

Jumlah Peserta


Harga per Peserta

Testimoni (1)

Kursus Mendatang

Kategori Terkait