Kerangka Materi

Pengantar AI

  • Sejarah AI
  • Definisi dan terminologi
  • AI vs. kecerdasan manusia
  • Tren dan potensi masa depan

Machine Learning Dasar-dasar

  • Jenis pembelajaran mesin: diawasi, tidak diawasi, penguatan
  • Algoritma kunci ML
  • Alur kerja ML: dari pengumpulan data hingga evaluasi model

Data Management

  • Teknik pengumpulan data
  • Pembersihan dan pra-pemrosesan data
  • Analisis dan visualisasi data

AI dalam Praktek

  • Studi kasus aplikasi AI
  • Solusi AI khusus industri
  • AI dalam produk konsumen

Pertimbangan Etis

  • AI dan perpindahan pekerjaan
  • Bias dan keadilan dalam AI
  • Masalah privasi dan keamanan
  • Masa depan etika AI

Proyek Lab

  • Python tugas pemrograman
  • Proyek analisis data menggunakan kumpulan data dunia nyata
  • Pengembangan model ML sederhana

Ringkasan dan Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Pemahaman tentang konsep dasar pemrograman
  • Pengalaman dengan pemrograman Python.
  • Keakraban dengan statistik dasar dan matematika

Hadirin

  • Profesional TI
 14 Jam

Jumlah Peserta


Biaya per Peserta

Testimoni (1)

Kursus Mendatang

Kategori Terkait