Kursus Pelatihan Workshop Praktis: Mengimplementasikan Use Case AI dengan Data Industri

Pendahuluan dan Pemilihan Use Case Tim

• Gambaran umum AI di lingkungan industri
• Kategori use case: kualitas, pemeliharaan, energi, logistik
• Pembentukan tim dan penentuan ruang lingkup tujuan proyek

Memahami dan Mempersiapkan Data Industri

• Jenis data industri: time-series, tabular, citra, teks
• Akuisisi, pembersihan, dan pra-pemrosesan data
• Analisis data eksplorasi dengan Pandas dan Matplotlib

Pemilihan Model dan Prototyping

• Memilih antara regresi, klasifikasi, klasterisasi, atau deteksi anomali
• Melatih dan mengevaluasi model dengan Scikit-learn
• Menggunakan TensorFlow atau PyTorch untuk pemodelan lanjutan

Visualisasi dan Interpretasi Hasil

• Membuat dasbor atau laporan yang intuitif
• Menginterpretasi metrik kinerja (akurasi, presisi, recall)
• Mendokumentasikan asumsi dan keterbatasan

Simulasi Deployment dan Umpan Balik

• Mensimulasikan skenario deployment edge/cloud
• Mengumpulkan umpan balik dan memperbaiki model
• Strategi integrasi dengan operasi

Pengembangan Proyek Capstone

• Menyelesaikan dan menguji prototipe tim
• Review sejawat dan debugging kolaboratif
• Mempersiapkan presentasi proyek dan ringkasan teknis

Presentasi Tim dan Penutup

• Mempresentasikan konsep dan hasil solusi AI
• Refleksi kelompok dan pelajaran yang dipelajari
• Roadmap untuk menskalakan use case dalam organisasi

Ringkasan dan Langkah Selanjutnya