Kursus Pelatihan Memulai Penggunaan Ekosistem AI Alibaba

Pelatihan ini diselenggarakan secara langsung di Indonesia (online atau tatap muka) dan ditujukan bagi para pengembang serta praktisi cloud tingkat pemula hingga menengah yang ingin menggunakan Alibaba Cloud untuk membangun agen AI yang mampu mengotomatisasi tugas, menjawab pertanyaan, serta terhubung dengan sistem bisnis.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan memahami struktur arsitektur agen AI di Alibaba Cloud, mampu merancang alur kerja agen yang sederhana, mengintegrasikannya dengan sumber pengetahuan dan alat perusahaan, serta menerapkan dan memantau kinerjanya dalam lingkungan cloud.

Pelatihan langsung tatap muka ini (online atau secara fisik) ditujukan bagi para insinyur cloud, pengembang AI, serta ilmuwan data tingkat menengah yang ingin mengimplementasikan solusi AI menggunakan Layanan AI dari Alibaba Cloud.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami komponen inti dari Layanan AI Alibaba Cloud.
• Mengintegrasikan layanan AI ke dalam aplikasi cloud dengan menggunakan SDK Alibaba Cloud.
• Mengimplementasikan solusi komputer visi dan pemrosesan bahasa alami menggunakan API Alibaba Cloud.
• Memantau serta mengoptimalkan aplikasi berbasis AI yang berjalan di platform Alibaba Cloud.

Pelatihan langsung tatap muka ini di Indonesia ditujukan bagi para pengembang, arsitek sistem, dan profesional teknis yang ingin memanfaatkan Alibaba Cloud untuk menciptakan, menguji, serta menerapkan aplikasi AI generatif guna kebutuhan bisnis.

Setelah menyelesaikan kursus ini, peserta akan mampu memahami layanan AI generatif yang tersedia di Alibaba Cloud, merancang prompt dan alur kerja dengan model Qwen, membuat solusi AI sederhana berbasis pengambilan informasi, serta menerapkan aplikasi tersebut dengan memperhatikan aspek keamanan dan biaya.

Pelatihan langsung tatap muka ini dipimpin oleh instruktur dan ditujukan bagi para insinyur AI serta pengembang perangkat lunak tingkat menengah yang ingin membangun agen cerdas dengan Quark untuk tugas-tugas seperti otomasi proses, pengambilan keputusan secara dinamis, serta optimalisasi alur kerja.

Setelah mengikuti pelatihan ini, para peserta akan mampu:

• Memahami arsitektur dan kemampuan Quark.
• Merancang serta menerapkan agen cerdas dengan Quark untuk tugas otomasi.
• Mengintegrasikan Quark dengan sistem yang sudah ada guna pemrosesan data dan pengambilan keputusan.
• Mengembangkan alur kerja pengambilan keputusan secara real-time menggunakan Quark.

Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur (baik secara virtual maupun pelatihan langsung tatap muka) dan ditujukan bagi para pengembang AI tingkat lanjut serta arsitek perusahaan yang ingin menyesuaikan dan menerapkan Qwen untuk berbagai aplikasi bisnis.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Menyesuaikan Qwen agar sesuai dengan kebutuhan perusahaan secara spesifik.
• Menerapkan Qwen di lingkungan cloud maupun sistem lokal perusahaan.
• Mengintegrasikan Qwen dengan sistem dan aplikasi korporat yang sudah ada.
• Memantau serta mengoptimalkan kinerja solusi yang memanfaatkan Qwen.

Pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka ini dipimpin oleh instruktur dan ditujukan bagi para manajer layanan pelanggan serta spesialis otomatisasi tingkat menengah yang ingin memanfaatkan Quark untuk mengotomatisasikan operasional dukungan pelanggan dan meningkatkan efisiensi kerja.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Memahami fitur utama dan kemampuan dasar Quark.
• Mengotomatisasikan alur kerja layanan pelanggan dengan bantuan Quark.
• Mengintegrasikan Quark ke dalam sistem dukungan pelanggan yang sudah ada.
• Memantau serta mengoptimalkan interaksi otomatis antara perusahaan dan pelanggan.

Pelatihan langsung tatap muka ini dipimpin oleh instruktur (baik online maupun offline) dan ditujukan bagi para spesialis NLP tingkat lanjut, ilmuwan data, serta peneliti AI yang ingin mengintegrasikan Qwen ke dalam alur kerja pemrosesan bahasa alami mereka.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami arsitektur dan fitur-fitur utama Qwen.
• Menggunakan Qwen dalam tugas-tugas NLP tingkat lanjut, termasuk pembuatan teks, analisis, serta transformasi konten.
• Mengintegrasikan Qwen ke dalam aplikasi AI untuk memroses data bahasa alami.
• Mengoptimalkan alur kerja NLP dengan memanfaatkan API dan pustaka yang disediakan oleh Qwen.
• Mengevaluasi serta melakukan fine-tuning terhadap model Qwen agar sesuai dengan kebutuhan tertentu.