Kursus Pelatihan Pemrograman GPU pada Akselerator Biren AI

Pelatihan ini dipandu instruktur di Indonesia memperkenalkan CloudMatrix untuk inferensi AI yang dapat diskalakan. Pelajari cara melakukan deployment, optimasi, dan pemantauan model menggunakan CANN dan MindSpore. Latihan langsung mencakup pengemasan, konversi, penyediaan layanan, dan penyetelan kinerja untuk beban kerja real-time dan batch.

Pelatihan online langsung ini, yang dipandu oleh instruktur Indonesia (baik secara daring maupun tatap muka), ditujukan bagi para insinyur AI dan pengembang perangkat lunak tingkat pemula hingga menengah yang ingin memahami prinsip-prinsip dasar serta praktik-praktik rekayasa AI.

Setelah mengikuti pelatihan ini, para peserta akan mampu:

• Memahami konsep-konsep utama dan teknologi yang mendasari kecerdasan buatan serta pembelajaran mesin.
• Membangun model pembelajaran mesin sederhana dengan menggunakan TensorFlow dan PyTorch.
• Menerapkan teknik-teknik AI untuk menyelesaikan masalah nyata dalam pengembangan perangkat lunak.
• Mengelola dan memelihara proyek-proyek AI sesuai dengan praktik terbaik dalam bidang rekayasa AI.
• Menyadari implikasi etika serta tanggung jawab yang menyertai pengembangan sistem kecerdasan buatan.

Program intensif dua hari yang bersifat praktik langsung ini membekali peserta dengan keterampilan praktis untuk menggunakan alat Generative AI secara efektif, aman, dan konsisten dalam pekerjaan teknis dan operasional. Pelatihan ini berfokus pada transformasi AI menjadi asisten harian yang andal untuk penyusunan dan peningkatan dokumentasi, penataan struktur persyaratan, percepatan analisis dan pelaporan, dukungan pemecahan masalah, serta penyederhanaan komunikasi lintas fungsi. Peserta akan mempelajari pola prompting yang teruji, teknik validasi untuk mengurangi kesalahan dan “halusinasi,” serta praktik tata kelola yang ringan untuk melindungi informasi rahasia dan kekayaan intelektual. Kursus ini dirancang untuk menghasilkan template, alur kerja, dan pendekatan kerja yang berbasis bantuan AI yang dapat diterapkan secara langsung dan berulang.

Pelatihan online langsung ini (yang diselenggarakan secara tatap muka atau virtual) ditujukan bagi para profesional AI serta pengembang perangkat lunak dengan tingkat kemampuan menengah hingga lanjut yang ingin mengembangkan aplikasi cerdas memanfaatkan kekuatan AI dan ML.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami konsep serta teknologi tingkat lanjut dalam bidang AI dan ML.
• Menganalisis serta memvisualisasikan data guna mendukung pengembangan model AI/ML.
• Membangun, melatih, dan menerapkan model AI/ML secara efektif.
• Menciptakan aplikasi cerdas yang mampu mengatasi berbagai permasalahan dunia nyata.
• Mengkaji implikasi etis penerapan AI di berbagai sektor industri.

Migrasi aplikasi CUDA ke arsitektur GPU Tiongkok seperti Huawei Ascend dan Biren di Indonesia. Kursus ini yang dipimpin instruktur membimbing programmer tingkat lanjut melalui terjemahan kode dan optimasi kinerja, mencakup lab langsung untuk memindahkan kode basis CUDA ke SDK baru.

Pelatihan langsung tatap muka ini yang dipandu oleh instruktur ditujukan bagi para profesional IT pemula yang ingin memperoleh pemahaman mendasar mengenai aplikasi cerdas serta penerapannya di berbagai industri.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami sejarah, prinsip-prinsip, dan dampak dari kecerdasan buatan.
• Mengidentifikasi serta menerapkan berbagai algoritma pembelajaran mesin.
• Mengelola dan menganalisis data secara efektif untuk aplikasi kecerdasan buatan.
• Menyadari penerapan praktis serta keterbatasan teknologi AI di berbagai sektor.
• Membahas pertimbangan etika serta implikasi sosial dari penggunaan teknologi AI.

Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur dan ditujukan bagi para ilmuwan data, insinyur, serta praktisi AI tingkat menengah hingga lanjut yang ingin menguasai seluk-beluk aplikasi cerdas guna menyelesaikan masalah nyata dalam kehidupan sehari-hari.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mengimplementasikan dan menganalisis arsitektur pembelajaran mendalam.
• Menerapkan teknik pembelajaran mesin secara skala besar dalam lingkungan komputasi terdistribusi.
• Merancang serta menjalankan model pembelajaran penguatan untuk pengambilan keputusan.
• Membangun sistem NLP yang canggih untuk memahami bahasa manusia.

Optimalkan beban kerja AI di Ascend, Biren, dan Cambricon dengan pelatihan praktis (hands-on) ini di Indonesia. Pelajari cara menjalankan benchmark model, mengidentifikasi hambatan, dan menerapkan optimasi tingkat graph, kernel, dan operator. Setel pipeline deployment untuk meningkatkan throughput dan latensi di platform-platform terkemuka ini.

AI kini kian menjadi landasan utama dalam manajemen produk modern — mengubah cara kita memahami kebutuhan pelanggan, merancang solusi, serta membuat keputusan. Sama seperti listrik yang mengubah wajah industri, Kecerdasan Buatan juga turut membentuk cara produk dikembangkan, divalidasi, dan disempurnakan.

Pelatihan online langsung ini dipimpin oleh instruktur dan ditujukan bagi para Product Owner, Scrum Master, serta Agile Coach yang ingin memahami bagaimana AI dapat mendukung peran mereka dalam pengambilan keputusan produk.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami konsep dasar Kecerdasan Buatan serta membedakan antara AI tradisional dan Generative AI (GenAI).
• Menerapkan tujuh pola perilaku yang menjadi ciri khas Product Owner (termasuk peran baru sebagai Orkestrator) sekaligus memanfaatkan AI untuk memperkuat masing-masing peran tersebut — seperti Visionary, Experimenter, atau Customer Representative.
• Menguasai teknik penulisan perintah yang efektif serta menganggap alat AI sebagai mitra cerdas yang memiliki keahlian khusus.
• Memperdalam pemahaman terhadap pelanggan serta menciptakan profil karakter pengguna dengan bantuan AI untuk menguji hipotesis, tanpa menghilangkan kontak langsung dengan konsumen sebenarnya.
• Merumuskan visi produk secara jelas dan komunikatif menggunakan kerangka kerja terstruktur seperti 3x3 Framework; AI juga dimanfaatkan untuk membentuk serta menggambarkan narasi produk tersebut.
• Memanfaatkan alat Generative AI guna mempercepat pembuatan prototipe maupun pengujian hipotesis, misalnya dengan menghasilkan mock-up atau konsep produk.
• Mendukung proses pengambilan keputusan produk melalui alat AI yang mampu menganalisis, memprioritaskan, serta mengevaluasi fitur berdasarkan nilai manfaat, kelayakan teknis, dan dampak bagi pengguna.
• Mengotomatisasi atau menyerahkan tugas harian rutin (pengiriman email, manajemen pihak terkait, pencatatan notulen) pada AI sehingga fokus dapat diarahkan ke aktivitas strategis dan kreatif.
• Memimpin diskusi mengenai etika AI, bias algoritma, serta keamanan data demi mewujudkan adopsi AI yang bertanggung jawab dan berkelanjutan.
• Mengidentifikasi serta merancang skenario pemanfaatan AI yang relevan dengan karakteristik produk maupun konteks organisasi masing-masing.
• Mengeksplorasi dan menguji sekitar 20 macam alat serta model AI — mulai dari asisten produktivitas, platform pembuatan prototipe hingga solusi penciptaan video, gambar, dan kode pemrograman.