Kursus Pelatihan Rekayasa Kecerdasan Buatan dan Large Language Model Terapan yang Disesuaikan dengan Python

LangGraph adalah sebuah framework untuk membangun aplikasi LLM yang memiliki keadaan (stateful) dan beraktor banyak (multi-actor) sebagai grafik yang dapat dikombinasikan dengan keadaan yang permanen dan kendali atas eksekusi.

Pelatihan ini yang dipimpin oleh instruktur, dapat dilakukan dalam bentuk pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka dan ditujukan untuk insinyur platform AI tingkat lanjut, DevOps untuk AI, dan arsitek ML yang ingin mengoptimalkan, mendebug, memantau, dan mengoperasikan sistem LangGraph tingkat produksi.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mendesain dan mengoptimalkan topologi LangGraph yang kompleks untuk kecepatan, biaya, dan skalabilitas.
• Menyusun ketahanan dengan retries, timeouts, idempotensi, dan pemulihan berdasarkan checkpoint.
• Mendebug dan menelusuri eksekusi grafik, memeriksa keadaan, dan secara sistematis mereproduksi masalah produksi.
• Menginstrumentasikan grafik dengan log, metrik, dan trace, mendistribusikan ke produksi, dan memantau SLA dan biaya.

Format Kursus

• Perkuliahan dan diskusi interaktif.
• Banyak latihan dan praktek.
• Implementasi langsung di lingkungan lab langsung.

Opsi Penyesuaian Kursus

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

Devstral adalah kerangka kerja sumber terbuka yang dirancang untuk membangun dan menjalankan agen pemrograman yang dapat berinteraksi dengan basis kode, alat pengembang, dan API untuk meningkatkan produktivitas rekayasa.

Pelatihan ini yang dikemudikan instruktur (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk insinyur ML tingkat menengah hingga tingkat lanjut, tim pengembangan alat pengembang, dan SRE yang ingin merancang, menerapkan, dan memoptimalkan agen pemrograman menggunakan Devstral.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menyetel dan mengkonfigurasi Devstral untuk pengembangan agen pemrograman.
• Merancang alur kerja agentik untuk eksplorasi dan modifikasi basis kode.
• Mengintegrasikan agen pemrograman dengan alat pengembang dan API.
• Menerapkan praktik terbaik untuk penyebaran agen yang aman dan efisien.

Format Kursus

• Perkuliahan interaktif dan diskusi.
• Banyak latihan dan praktek.
• Implementasi praktis dalam lingkungan lab langsung.

Opsi Kustomisasi Kursus

• Untuk meminta pelatihan kustom untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

Pelatihan langsung oleh instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan kepada ilmuwan data dan insinyur perangkat lunak yang ingin menggunakan Dask dengan ekosistem Python untuk membangun, meng skalakan, dan menganalisis dataset besar.

Setelah pelatihan ini selesai, peserta akan dapat:

• Mengatur lingkungan untuk memulai pengolahan data besar dengan Dask dan Python.
• Mengexploitasi fitur, perpustakaan, alat, dan API yang tersedia dalam Dask.
• Memahami bagaimana Dask mempercepat komputasi paralel di Python.
• Mempelajari cara meng skalakan ekosistem Python (Numpy, SciPy, dan Pandas) menggunakan Dask.
• Memaksimalkan lingkungan Dask untuk mempertahankan kinerja tinggi dalam menangani dataset besar.

Pelatihan ini, yang dibimbing oleh instruktur, dalam Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan untuk pengembang Python dan analis data tingkat menengah yang ingin meningkatkan keterampilan mereka dalam analisis dan manipulasi data menggunakan Pandas dan NumPy.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengatur lingkungan pengembangan yang mencakup Python, Pandas, dan NumPy.
• Membuat aplikasi analisis data menggunakan Pandas dan NumPy.
• Melakukan operasi pengaturan data, pengurutan, dan penyaringan tingkat lanjut.
• Melakukan operasi agregasi dan menganalisis data time series.
• Mengvisualisasikan data menggunakan Matplotlib dan perpustakaan visualisasi lainnya.
• Mendiagnosa dan mengoptimalkan kode analisis data mereka.

Devstral dan model Mistral adalah teknologi AI sumber terbuka yang dirancang untuk pengembangan yang fleksibel, fine-tuning, dan integrasi yang dapat di-skalakan.

Pelatihan ini yang diketuai instruktur (online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk para insinyur ML tingkat menengah hingga lanjut, tim platform, dan insinyur peneliti yang ingin meng-host sendiri, fine-tune, dan mengatur Devstral dan model Mistral dalam lingkungan produksi.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mengatur dan mengonfigurasi lingkungan self-hosted untuk model Mistral dan Devstral.
• Menerapkan teknik fine-tuning untuk kinerja yang spesifik domain.
• Mengimplementasikan versioning, pemantauan, dan pengelolaan siklus hidup.
• Memastikan keamanan, keterangan, dan penggunaan yang bertanggung jawab terhadap model sumber terbuka.

Format Pelatihan

• Perkuliahan interaktif dan diskusi.
• Latihan tangan untuk self-hosting dan fine-tuning.
• Implementasi lab langsung untuk pipeline pengaturan dan pemantauan.

Opsi Kustomisasi Pelatihan

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur, langsung (online atau tatap muka) ini ditujukan untuk pengembang yang ingin menggunakan stack FARM (FastAPI, React, dan MongoDB) untuk membangun aplikasi web dinamis, berkinerja tinggi, dan dapat diskalakan.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu untuk:

• Menyusun lingkungan pengembangan yang diperlukan yang mengintegrasikan FastAPI, React, dan MongoDB.
• Memahami konsep kunci, fitur, dan manfaat stack FARM.
• Mempelajari cara membangun REST API dengan FastAPI.
• Mempelajari cara merancang aplikasi interaktif dengan React.
• Mengembangkan, menguji, dan mengimplementasikan aplikasi (front end dan back end) menggunakan stack FARM.

Pelatihan yang dipandu instruktur ini di Indonesia (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan kepada pengembang yang ingin menggunakan FastAPI dengan Python untuk membangun, menguji, dan men-deploy API RESTful lebih mudah dan cepat.

Setelah pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengatur lingkungan pengembangan yang diperlukan untuk mengembangkan API dengan Python dan FastAPI.
• Membuat API lebih cepat dan mudah menggunakan perpustakaan FastAPI.
• Belajar cara membuat model data dan skema berdasarkan Pydantic dan OpenAPI.
• Menghubungkan API ke database menggunakan SQLAlchemy.
• Implementasikan keamanan dan autentikasi di API menggunakan alat-alat FastAPI.
• Membangun gambar kontainer dan men-deploy web API ke server cloud.

Pelatihan ini dipandu oleh instruktur dan dilakukan secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan kepada peneliti dan profesional laboratorium tingkat pemula hingga menengah yang ingin memproses dan menganalisis gambar terkait jaringan histologis, sel darah, alga, dan sampel biologis lainnya.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menavigasi antarmuka Fiji dan memanfaatkan fungsi inti ImageJ.
• Mempraproses dan meningkatkan gambar ilmiah untuk analisis yang lebih baik.
• Menganalisis gambar secara kuantitatif, termasuk penghitungan sel dan pengukuran luasan.
• Mengotomatisasi tugas berulang menggunakan makro dan plugin.
• Menyesuaikan alur kerja untuk kebutuhan analisis gambar spesifik dalam penelitian biologis.

LangGraph adalah sebuah kerangka kerja untuk membangun aplikasi LLM berbasis multi-actor dan stateful sebagai graf komposabel dengan state yang dapat dipertahankan dan kontrol atas eksekusi.

Pelatihan ini yang dipimpin oleh instruktur (online atau langsung tatap muka) ditujukan untuk para profesional tingkat menengah hingga mahir yang ingin merancang, mengimplementasikan, dan mengoperasikan solusi keuangan berbasis LangGraph dengan pengawasan, pengawasan, dan kelengkapan yang benar.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu untuk:

• Mendesain alur kerja LangGraph khusus keuangan yang sesuai dengan persyaratan regulasi dan audit.
• Mengintegrasikan standar dan ontologi data keuangan ke dalam state graf dan peralatan.
• Mengimplementasikan kontrol keterandalan, keselamatan, dan human-in-the-loop untuk proses kritis.
• Meng-deploy, memantau, dan mengoptimalkan sistem LangGraph untuk kinerja, biaya, dan SLAs.

Format Kursus

• Kuliah dan diskusi interaktif.
• Banyak latihan dan praktik.
• Implementasi tangan pertama dalam lingkungan laboratorium langsung.

Opsi Kustomisasi Kursus

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

LangGraph adalah kerangka kerja untuk membangun aplikasi LLM berbasis grafik yang mendukung perencanaan, cabang, penggunaan alat, memori, dan eksekusi yang dapat dikontrol.

Pelatihan langsung ini (online atau tatap muka) bertujuan untuk pemrogram penganjur dan praktisi data pemula yang ingin merancang dan membangun alur kerja LLM yang andal dan berlangkah berganda menggunakan LangGraph.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menerangkan konsep dasar LangGraph (node, tepi, dan keadaan) dan kapan menggunakan mereka.
• Membangun rantai promt yang cabang, memanggil alat, dan mempertahankan memori.
• Mengintegrasikan pengambilan dan API eksternal ke dalam alur kerja grafik.
• Menguji, memeriksa kesalahan, dan mengevaluasi aplikasi LangGraph untuk kehandalan dan keamanan.

Format Kursus

• Kuliah interaktif dan diskusi yang difasilitasi.
• Laboratorium terarahkan dan penjelasan kode di lingkungan sandbox.
• Latihan berdasarkan skenario tentang desain, pengujian, dan penilaian.

Opsi Kustomisasi Kursus

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

LangGraph memungkinkan workflow multi-aktor yang memiliki state dengan kontrol tepat atas jalur eksekusi dan persisten state. Dalam bidang kesehatan, kemampuan ini sangat penting untuk keterangan, interoperabilitas, dan membangun sistem dukungan keputusan yang sesuai dengan workflow medis.

Pelatihan ini yang dibimbing langsung instruktur (online langsung atau langsung tatap muka) ditujukan untuk profesional tingkat menengah hingga lanjutan yang ingin merancang, menerapkan, dan mengelola solusi berbasis LangGraph dalam kesehatan sementara menyelesaikan tantangan regulasi, etika, dan operasional.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Merancang workflow LangGraph yang spesifik kesehatan dengan mempertimbangkan keterangan dan auditabilitas.
• Mengintegrasikan aplikasi LangGraph dengan ontologi medis dan standar (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Menerapkan praktik terbaik untuk keandalan, ketelusuran, dan keterangan dalam lingkungan sensitif.
• Menyiapkan, memantau, dan memvalidasi aplikasi LangGraph dalam pengaturan produksi kesehatan.

Format Kursus

• Pembahasan interaktif dan diskusi.
• Latihan praktik dengan studi kasus dunia nyata.
• Praktik implementasi dalam lingkungan lab langsung.

Opsi Penyesuaian Kursus

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

LangGraph adalah sebuah kerangka kerja untuk membangun aplikasi LLM berstatus, multi-aktor sebagai grafik yang dapat dikomposisi dengan status persisten dan kontrol presisi atas eksekusi.

Pelatihan langsung ini (daring atau tatap muka) ditujukan bagi profesional tingkat menengah hingga lanjutan yang berkeinginan merancang, mengimplementasikan, dan mengoperasikan solusi hukum berbasis LangGraph dengan kontrol ketaatan, pelacakan, dan tata kelola yang diperlukan.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Merancang alur kerja LangGraph spesifik hukum yang mempertahankan auditabilitas dan ketaatan.
• Mengintegrasikan ontologi hukum dan standar dokumen ke dalam status grafik dan pemrosesan.
• Mengimplementasikan penjaga batas, persetujuan manusia dalam loop, dan jalur keputusan yang dapat dilacak.
• Menyebarkan, memantau, dan memelihara layanan LangGraph di produksi dengan observabilitas dan kontrol biaya.

Format Kursus

• Kuliah interaktif dan diskusi.
• Banyak latihan dan praktik.
• Implementasi langsung dalam lingkungan laboratorium hidup.

Pilihan Penyesuaian Kursus

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

LangGraph adalah sebuah framework untuk mengkomposisi alur kerja LLM berbasis grafik yang mendukung percabangan, penggunaan alat, memori, dan eksekusi yang dapat dikendalikan.

Pelatihan ini yang dipimpin oleh instruktur (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk insinyur dan tim produk tingkat menengah yang ingin menggabungkan logika grafik LangGraph dengan loop agent LLM untuk membangun aplikasi dinamis yang memahami konteks seperti agen dukungan pelanggan, pohon keputusan, dan sistem pengambilan informasi.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mendesain alur kerja berbasis grafik yang mengkoordinasikan agent LLM, alat, dan memori.
• Menerapkan pengaliran kondisional, ulang percobaan, dan penanganan kesalahan untuk eksekusi yang kuat.
• Mengintegrasikan pengambilan, API, dan output terstruktur ke dalam loop agent.
• Menilai, memantau, dan memperkuat perilaku agent untuk keandalan dan keselamatan.

Format Kursus

• Perkuliahan interaktif dan diskusi yang dipandu.
• Lab yang dipandu dan penjelajahan kode dalam lingkungan sandbox.
• Latihan desain berbasis skenario dan ulasan teman.

Opsi Kustomisasi Kursus

• Untuk meminta pelatihan kustom untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

LangGraph adalah kerangka orkestrasi berbasis grafik yang memungkinkan alur kerja LLM dan alat bersyarat, multi-langkah, ideal untuk otomatisasi dan personalisasi pipa konten.

Pelatihan ini dipandu instruktur (online atau tatap muka) ditujukan bagi pemasar tingkat menengah, strategis konten, dan pengembang otomasi yang ingin mengimplementasikan kampanye email dinamis dengan cabang-cabang dan pipa generasi konten menggunakan LangGraph.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mendesain alur kerja konten dan email berbasis grafik dengan logika bersyarat.
• Mengintegrasikan LLMs, API, dan sumber data untuk personalisasi otomatis.
• Mengelola keadaan, memori, dan konteks di seluruh kampanye multi-langkah.
• Menilai, memantau, dan mengoptimalkan kinerja alur kerja dan hasil pengiriman.

Format Kursus

• Kuliah interaktif dan diskusi kelompok.
• Laboratorium praktik langsung yang mengimplementasikan alur kerja email dan pipa konten.
• Latihan berbasis skenario tentang personalisasi, segmentasi, dan logika cabang.

Opsi Penyesuaian Kursus

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk menjadwalkan.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk ilmuwan data dan pengembang yang ingin menggunakan Modin untuk membangun dan menerapkan komputasi paralel dengan Pandas untuk analisis data yang lebih cepat.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Siapkan lingkungan yang diperlukan untuk mulai mengembangkan Pandas alur kerja berskala dengan Modin.
• Memahami fitur, arsitektur, dan keuntungan Modin.
• Ketahui perbedaan antara Modin, Dask, dan Ray.
• Lakukan operasi Pandas lebih cepat dengan Modin.
• Terapkan seluruh API dan fungsi Pandas.