Course Outline

Pengantar ke Inteligensi Buatan

  • Apa itu AI dan di mana digunakan?
  • AI vs. Machine Learning vs. Deep Learning
  • Alat dan platform populer

Python untuk AI

  • Pembaruan dasar Python
  • Menggunakan Jupyter Notebook
  • Instalasi dan manajemen perpustakaan

Bekerja dengan Data

  • Persiapan data dan pembersihan
  • Menggunakan Pandas dan NumPy
  • Visualisasi dengan Matplotlib dan Seaborn

Dasar-dasar Machine Learning

  • Supervised vs. Unsupervised Learning
  • Klasifikasi, regresi, dan klustering
  • Pelatihan model, validasi, dan pengujian

Neural Networks dan Deep Learning

  • Arsitektur jaringan saraf
  • Menggunakan TensorFlow atau PyTorch
  • Membangun dan melatih model

Bahasa Alami dan Computer Vision

  • Klasifikasi teks dan analisis sentimen
  • Dasar pengenalan gambar
  • Model yang telah dilatih terlebih dahulu dan transfer learning

Mengimplementasikan AI dalam Aplikasi

  • Menyimpan dan memuat model
  • Menggunakan model AI di API atau web apps
  • Best practices untuk pengujian dan pemeliharaan

Ringkasan dan Langkah Selanjutnya

Requirements

  • Pemahaman tentang logika dan struktur pemrograman
  • Pengalaman dengan bahasa pemrograman tingkat tinggi seperti Python atau serupa
  • Ketahui dasar-dasar algoritma dan struktur data

Audience

  • Profesional sistem IT
  • Pengembang perangkat lunak yang ingin mengintegrasikan AI
  • Insinyur dan manajer teknis yang menjelajahi solusi berbasis AI
 40 Hours

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses (Minimal 5 peserta)

Related Categories