Hubungi Kami

Kerangka Materi

Pengantar AI untuk Pengembangan Perangkat Lunak

  • Perbedaan antara AI Generatif dan Prediktif
  • Penerapan AI dalam pengkodean, analisis data, serta otomatisasi proses
  • Gambaran umum mengenai LLM, transformer, dan model pembelajaran mendalam

Pengkodean Berbantuan AI serta Pengembangan Prediktif

  • Fitur penyelesaian kode otomatis dan pembuatan kode berbasis AI (GitHub Copilot, CodeGeeX)
  • Peramalan adanya bug maupun kerentanan dalam kode sebelum diimplementasikan
  • Proses peninjauan kode dan pengusulan optimisasi yang terotomatisasi

Membangun Model Prediktif untuk Aplikasi Perangkat Lunak

  • Dasar-dasar peramalan berbasis data waktu serta analitika prediktif
  • Implementasi model AI guna memprediksi permintaan pasar dan mendeteksi anomali sistem
  • Pemanfaatan Python, Scikit-learn, serta TensorFlow dalam pemodelan prediktif

AI Generatif untuk Pembuatan Teks, Kode, dan Gambar

  • Penggunaan GPT, LLaMA, serta LLM lainnya dalam praktik nyata
  • Penciptaan data sintetis, ringkasan teks, maupun dokumentasi otomatis
  • Pembuatan gambar serta video melalui algoritma generatif berbasis difusi

Menerapkan Model AI dalam Lingkungan Nyata

  • Penyebaran model AI via platform seperti Hugging Face, AWS, dan Google Cloud
  • Pengembangan layanan AI berbasis API untuk keperluan bisnis
  • Penyesuaian ulang model AI yang telah ada agar lebih sesuai dengan kebutuhan spesifik domain

AI untuk Analisis Bisnis Prediktif serta Pengambilan Keputusan

  • Teknik intelijen bisnis berbasis AI dan analisa perilaku konsumen
  • Peramalan tren pasar serta pola preferensi pengguna
  • Pengoptimalan alur kerja dengan bantuan sistem AI otomatis

Etika Pengembangan AI dan Praktik Terbaiknya

  • Pertimbangan etis dalam pengambilan keputusan yang melibatkan AI
  • Deteksi bias serta penjaminan keadilan sistem AI
  • Standar praktik terbaik dalam menciptakan model AI yang dapat diinterpretasi dan bertanggung jawab

Workshop Praktis serta Studi Kasus Nyata

  • Implementasi teknik analitika prediktif terhadap set data konkret
  • Pembuatan chatbot berbasis AI dengan kemampuan pembuatan teks otomatis
  • Pengembangan aplikasi berbasis LLM untuk tujuan otomatisasi proses kerja

Penutup dan Arah Pengembangan Selanjutnya

  • Ringkasan poin-poin terpenting dari materi pelatihan
  • Rekomendasi perangkat lunak dan sumber belajar untuk pengembangan AI selanjutnya
  • Sesi tanya jawab akhir program pelatihan

Persyaratan

  • Pemahaman dasar mengenai konsep-konsep pengembangan perangkat lunak
  • Pengalaman dalam menggunakan bahasa pemrograman apa pun (Python disarankan)
  • Pengetahuan awal mengenai konsep dasar machine learning atau AI (disyaratkan namun tidak mutlak)

Target Peserta

  • Pengembang perangkat lunak
  • Insinyur AI/ML
  • Pemimpin tim teknis
  • Manajer produk yang tertarik mengembangkan aplikasi berbasis AI
 21 Jam

Jumlah Peserta


Harga per Peserta

Testimoni (2)

Kursus Mendatang

Kategori Terkait