Kursus Pelatihan Kolaborasi Manusia-AI dengan Antarmuka Multimodal

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur dan dilaksanakan secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk pengembang AI tingkat lanjut, insinyur mesin pembelajaran, dan peneliti yang ingin membangun model AI multimodal kustom menggunakan kerangka kerja sumber terbuka.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami dasar-dasar pembelajaran multimodal dan penggabungan data.
• Mengimplementasikan model multimodal menggunakan DeepSeek, OpenAI, Hugging Face, dan PyTorch.
• Meningkatkan dan menyempurnakan model untuk integrasi teks, gambar, dan audio.
• Mengimplementasikan model AI multimodal dalam aplikasi dunia nyata.

Vertex AI menyediakan alat-alat kuat untuk membangun alur kerja multimodal LLM yang mengintegrasikan data teks, audio, dan gambar ke dalam pipa tunggal. Dengan dukungan jendela konteks panjang dan parameter Gemini API, ia memungkinkan aplikasi tingkat lanjut dalam perencanaan, pemikirkan, dan kecerdasan silang-modalitas.

Pelatihan ini, yang dikemudikan instruktur (online langsung atau langsung tatap muka), ditujukan untuk praktisi tingkat menengah hingga lanjut yang ingin merancang, membangun, dan mengoptimalkan alur kerja AI multimodal di Vertex AI.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Menggunakan model Gemini untuk input dan output multimodal.
• Mengimplementasikan alur kerja konteks panjang untuk pemikirkan kompleks.
• Merancang pipa yang mengintegrasikan analisis teks, audio, dan gambar.
• Mengoptimalkan parameter Gemini API untuk kinerja dan efisiensi biaya.

Format Kursus

• Kuliah interaktif dan diskusi.
• Latihan praktis dengan alur kerja multimodal.
• Latihan berbasis proyek untuk kasus penggunaan multimodal terapan.

Opsi Pengaturan Kursus

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

Pelatihan ini yang dibimbing instruktur secara langsung (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk pengembang AI, peneliti, dan insinyur multimedia dengan tingkat menengah hingga lanjut yang ingin membangun agen AI yang mampu memahami dan menghasilkan konten multimodal.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Membangun agen AI yang memproses dan mengintegrasikan data teks, gambar, dan suara.
• Menerapkan model multimodal seperti GPT-4 Vision dan Whisper ASR.
• Mengoptimalkan pipeline AI multimodal untuk efisiensi dan akurasi.
• Aplikasi agen AI multimodal di aplikasi dunia nyata.

Ini adalah pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka yang dipimpin instruktur untuk peneliti AI, pengembang, dan ilmuwan data tingkat menengah hingga tingkat lanjut yang ingin memanfaatkan kemampuan multimodal DeepSeek untuk pembelajaran multimodal, otomatisasi AI, dan pengambilan keputusan yang maju.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menerapkan multimodal AI DeepSeek untuk aplikasi teks, gambar, dan audio.
• Mengembangkan solusi AI yang mengintegrasikan berbagai jenis data untuk wawasan yang lebih kaya.
• Memoptimalkan dan menyesuaikan model DeepSeek untuk pembelajaran multimodal.
• Mengaplikasikan teknik multimodal AI pada kasus penggunaan industri dunia nyata.

Pelatihan ini yang dibimbing instruktur, diselenggarakan secara langsung (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk insinyur industri, ahli otomatisasi, dan pengembang AI tingkat menengah hingga lanjut yang ingin menerapkan multimodal AI untuk kontrol kualitas, pemeliharaan prediktif, dan robotika di pabrik cerdas.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami peran multimodal AI dalam otomatisasi industri.
• Mengintegrasikan data sensor, pengenalan gambar, dan pemantauan waktu nyata untuk pabrik cerdas.
• Menerapkan pemeliharaan prediktif menggunakan analisis data yang didukung AI.
• Menerapkan komputer vision untuk deteksi cacat dan asuransi kualitas.

Pelatihan ini, yang dipandu instruktur dalam bentuk Indonesia (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk ahli bahasa tingkat menengah, peneliti AI, pengembang perangkat lunak, dan profesional bisnis yang ingin memanfaatkan AI multimodal untuk terjemahan real-time dan pemahaman bahasa.

Dengan mengikuti pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami dasar-dasar AI multimodal untuk pengolahan bahasa.
• Menggunakan model AI untuk memproses dan menerjemahkan ucapan, teks, dan gambar.
• Menerapkan terjemahan real-time menggunakan API dan kerangka kerja yang dipengoperasikan oleh AI.
• Mengintegrasikan terjemahan yang dipengoperasikan oleh AI ke dalam aplikasi bisnis.
• Menganalisis pertimbangan etis dalam pengolahan bahasa yang dipengoperasikan oleh AI.

Pelatihan ini yang dibimbing oleh instruktur secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk peneliti AI, ilmuwan data, dan insinyur machine learning tingkat menengah yang ingin menciptakan sistem cerdas yang dapat memproses dan menginterpretasikan data multimodal.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami prinsip multimodal AI dan aplikasi-nya.
• Mengimplementasikan teknik penggabungan data untuk menggabungkan berbagai jenis data.
• Membangun dan melatih model yang dapat memproses informasi visual, teks, dan audio.
• Menilai kinerja sistem multimodal AI.
• Mengatasi masalah etis dan privasi terkait data multimodal.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk pemencipta konten, seniman digital, dan profesional media tingkat menengah yang ingin mempelajari bagaimana multimodal AI dapat diterapkan dalam berbagai bentuk pembuatan konten.

Dengan menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Menggunakan alat AI untuk meningkatkan produksi musik dan video.
• Membuat seni visual dan desain unik dengan AI.
• Membuat pengalaman multimedia interaktif.
• Memahami dampak AI pada industri kreatif.

Pelatihan ini, yang dipimpin instruktur, dijalankan secara langsung di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan untuk profesional keuangan, analis data, manajer risiko, dan insinyur AI tingkat menengah yang ingin memanfaatkan multimodal AI untuk analisis risiko dan deteksi penipuan.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami bagaimana multimodal AI diterapkan dalam manajemen risiko keuangan.
• Menganalisis data keuangan terstruktur dan tidak terstruktur untuk deteksi penipuan.
• Mengimplementasikan model AI untuk mengidentifikasi anomali dan aktivitas mencurigakan.
• Memanfaatkan NLP dan komputer vision untuk analisis dokumen keuangan.
• Menyebarkan model deteksi penipuan yang didukung oleh AI di sistem keuangan dunia nyata.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk para profesional kesehatan, peneliti medis, dan pengembang AI tingkat menengah hingga lanjut yang ingin menerapkan multimodal AI dalam diagnostik medis dan aplikasi kesehatan.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami peran multimodal AI dalam kesehatan modern.
• Mengintegrasikan data medis terstruktur dan tidak terstruktur untuk diagnostik berbasis AI.
• Menerapkan teknik AI untuk menganalisis gambar medis dan catatan kesehatan elektronik.
• Mengembangkan model prediktif untuk diagnosis penyakit dan rekomendasi perawatan.
• Mengimplementasikan speech dan natural language processing (NLP) untuk transkripsi medis dan interaksi pasien.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur secara langsung di Indonesia (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk insinyur robotika tingkat lanjut dan peneliti AI yang ingin memanfaatkan Multimodal AI untuk mengintegrasikan berbagai data sensor untuk menciptakan robot yang lebih otomatis dan efisien yang dapat melihat, mendengar, dan menyentuh.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu melakukannya:

• Menerapkan multimodal sensing dalam sistem robotik.
• Mengembangkan algoritma AI untuk penggabungan sensor dan pengambilan keputusan.
• Membuat robot yang dapat melaksanakan tugas kompleks dalam lingkungan dinamis.
• Mengatasi tantangan dalam pengolahan data dan perakitan real-time.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur, dilaksanakan secara langsung di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan untuk para desainer produk, insinyur perangkat lunak, dan profesional dukungan pelanggan tingkat pemula hingga menengah yang ingin meningkatkan asisten virtual dengan multimodal AI.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami bagaimana multimodal AI meningkatkan asisten virtual.
• Mengintegrasikan pemrosesan suara, teks, dan gambar dalam asisten berbasis AI.
• Membangun agen percakapan interaktif dengan kemampuan suara dan penglihatan.
• Menggunakan API untuk pengenalan suara, pemrosesan bahasa alami, dan penglihatan komputer.
• Menerapkan otomatisasi berbasis AI untuk dukungan pelanggan dan interaksi pengguna.

Pelatihan ini, yang dibimbing oleh instruktur, dalam Indonesia (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk desainer UX/UI dan pengembang front-end tingkat menengah yang ingin menggunakan Multimodal AI untuk merancang dan mengimplementasikan antarmuka pengguna yang dapat memahami dan memproses berbagai bentuk input.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Merancang antarmuka multimodal yang meningkatkan keterlibatan pengguna.
• Mengintegrasikan pengenalan suara dan visual ke dalam aplikasi web dan mobile.
• Menggunakan data multimodal untuk menciptakan antarmuka yang adaptif dan responsif.
• Memahami pertimbangan etika dalam pengumpulan dan pengolahan data pengguna.

Pelatihan ini yang dipimpin oleh instruktur secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk profesional AI tingkat lanjut yang ingin meningkatkan keterampilan engineering prompt mereka untuk aplikasi AI multimodal.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami dasar-dasar AI multimodal dan aplikasinya.
• Mendesain dan memoptimalkan prompt untuk pengenalan teks, gambar, audio, dan video.
• Menggunakan APIs untuk platform AI multimodal seperti GPT-4, Gemini, dan DeepSeek-Vision.
• Mengembangkan alur kerja yang didukung AI yang mengintegrasikan berbagai format konten.