Course Outline

Pengantar AI untuk Pengembangan Perangkat Lunak

  • Apa itu Generative AI vs Predictive AI
  • Aplikasi AI dalam pengkodean, analitik, dan otomatisasi
  • Tinjauan umum LLM, transformer, dan model pembelajaran mendalam

Pengkodean Berbantuan AI dan Pengembangan Prediktif

  • Penyelesaian dan pembuatan kode bertenaga AI (GitHub Copilot, CodeGeeX)
  • Memprediksi bug dan kerentanan kode sebelum penerapan
  • Mengotomatiskan peninjauan kode dan saran pengoptimalan

Membangun Model Prediktif untuk Aplikasi Perangkat Lunak

  • Memahami peramalan deret waktu dan analisis prediktif
  • Menerapkan model AI untuk peramalan permintaan dan deteksi anomali
  • Menggunakan Python, Scikit-learn, dan TensorFlow untuk pemodelan prediktif

Generative AI untuk Pembuatan Teks, Kode, dan Gambar

  • Bekerja dengan GPT, LLaMA, dan LLM lainnya
  • Menghasilkan data sintetis, ringkasan teks, dan dokumentasi
  • Membuat gambar dan video yang dihasilkan AI dengan model difusi

Menerapkan Model AI dalam Aplikasi Dunia Nyata

  • Hosting model AI menggunakan Hugging Face, AWS, dan Google Cloud
  • Membangun layanan AI berbasis API untuk aplikasi bisnis
  • Menyempurnakan model AI yang telah dilatih sebelumnya untuk tugas-tugas spesifik domain

AI untuk Wawasan Prediktif Business dan Pengambilan Keputusan

  • Kecerdasan bisnis dan analitik pelanggan yang digerakkan oleh AI
  • Memprediksi tren pasar dan perilaku konsumen
  • Mengotomatiskan pengoptimalan alur kerja dengan AI

AI Etis dan Praktik Terbaik dalam Pengembangan

  • Pertimbangan etis dalam pengambilan keputusan dengan bantuan AI
  • Deteksi bias dan keadilan dalam model AI
  • Praktik terbaik untuk AI yang dapat ditafsirkan dan bertanggung jawab

Lokakarya Praktis dan Studi Kasus

  • Menerapkan analisis prediktif untuk kumpulan data dunia nyata
  • Membangun chatbot bertenaga AI dengan pembuatan teks
  • Menerapkan aplikasi berbasis LLM untuk otomatisasi

Ringkasan dan Langkah Berikutnya

  • Tinjauan poin-poin utama
  • Alat dan sumber daya AI untuk pembelajaran lebih lanjut
  • Sesi Tanya Jawab Akhir

Requirements

  • Pemahaman tentang konsep dasar pengembangan perangkat lunak
  • Pengalaman dengan bahasa pemrograman apa pun (Python direkomendasikan)
  • Kemampuan memahami dasar-dasar machine learning atau AI (disarankan tetapi tidak diwajibkan)

Hadirin

  • Pengembang perangkat lunak
  • Insinyur AI/ML
  • Pemimpin tim teknis
  • Manajer produk yang tertarik dengan aplikasi bertenaga AI
 21 Hours

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses (Minimal 5 peserta)

Related Categories