Kerangka Materi

Pengenalan ke Kecerdasan Buatan

  • Apa itu AI dan di mana AI digunakan?
  • Perbedaan antara AI, Machine Learning, dan Deep Learning
  • Alat dan platform populer

Python untuk AI

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

Bekerja dengan Data

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

Dasar-dasar Pembelajaran Mesin (Machine Learning)

  • Perbedaan antara Supervised Learning dan Unsupervised Learning
  • Klasifikasi, regresi, dan klustering
  • Pelatihan, validasi, dan pengujian model

Jaringan Saraf dan Deep Learning

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

Bahasa Alami dan Pengenalan Gambar

  • Klasifikasi teks dan analisis sentimen
  • Dasar-dasar pengenalan gambar
  • Model pre-trained dan transfer learning

Menerapkan AI dalam Aplikasi

  • Menyimpan dan memuat model
  • Menggunakan model AI dalam API atau aplikasi web
  • Praktik terbaik untuk pengujian dan pemeliharaan

Ringkasan dan Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Pemahaman tentang logika dan struktur pemrograman
  • Pengalaman dengan Python atau bahasa pemrograman tingkat tinggi lainnya yang serupa
  • Kecakapan dasar dengan algoritma dan struktur data

Audience

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

Jumlah Peserta


Biaya per Peserta

Testimoni (1)

Kursus Mendatang

Kategori Terkait