Kursus Pelatihan Pengenalan Kecerdasan Buatan untuk Pengguna Non-teknis

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.

Advanced Ollama Model Debugging & Evaluation adalah kursus mendalam yang berfokus pada mendiagnosa, mengetes, dan mengukur perilaku model saat menjalankan pemasangan Ollama lokal atau swasta.

Pelatihan ini, yang dipimpin instruktur, tersedia dalam format online langsung atau pelatihan langsung tatap muka dan ditujukan untuk insinyur AI tingkat lanjut, profesional ML Ops, dan praktisi QA yang ingin memastikan keandalan, kesesuaian, dan kesiapan operasi dari model berbasis Ollama dalam produksi.

Dengan menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Melakukan debugging sistematis dari model yang diselenggarakan oleh Ollama dan mengulang kembali mode kegagalan dengan andal.
• Membuat dan menjalankan pipa evaluasi yang kuat dengan metrik kuantitatif dan kualitatif.
• Menerapkan observabilitas (log, jejak, dan metrik) untuk memantau kesehatan model dan drift.
• Mengotomatisasi pengujian, validasi, dan pemeriksaan regresi yang terintegrasi dalam pipa CI/CD.

Format Kursus

• Perkuliahan dan diskusi interaktif.
• Lab praktis dan latihan debugging menggunakan pemasangan Ollama.
• Kasus studi, sesi perbaikan kelompok, dan workshop otomatisasi.

Opsi Pengaturan Kursus

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

Pelatihan langsung ini di Indonesia (daring atau tatap muka) ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin mengimplementasikan alur kerja AI yang aman dan efisien menggunakan Ollama.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mendeploy dan konfigurasi Ollama untuk pemrosesan AI pribadi.
• Mengintegrasikan model AI ke dalam alur kerja perusahaan yang aman.
• Memaksimalkan kinerja AI sambil mempertahankan privasi data.
• Mengotomatisasi proses bisnis dengan kemampuan AI on-premise.
• Menjamin kepatuhan dengan kebijakan keamanan dan pengendalian perusahaan.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat menengah yang ingin menerapkan, mengoptimalkan, dan mengintegrasikan LLM menggunakan Ollama.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Siapkan dan terapkan LLM menggunakan Ollama.
• Optimalkan model AI untuk kinerja dan efisiensi.
• Memanfaatkan akselerasi GPU untuk meningkatkan kecepatan inferensi.
• Integrasikan Ollama ke dalam alur kerja dan aplikasi.
• Pantau dan pertahankan kinerja model AI dari waktu ke waktu.

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

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menavigasi antarmuka Fiji dan menggunakan fungsi inti ImageJ.
• Memproses dan meningkatkan gambar ilmiah untuk analisis yang lebih baik.
• Menganalisis gambar secara kuantitatif, termasuk pengehitungan sel dan pengukuran area.
• Mengotomatisasi tugas repetitif menggunakan makro dan plugin.
• Menyesuaikan alur kerja untuk kebutuhan analisis gambar tertentu dalam penelitian biologi.

Pelatihan langsung berbasis instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ini ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin menyesuaikan dan mempersonalisasi model AI pada Ollama untuk kinerja yang lebih baik dan aplikasi spesifik domain.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menyiapkan lingkungan efisien untuk menyesuaikan model AI pada Ollama.
• Mempersiapkan dataset untuk penyesuaian terawasi dan pembelajaran berbasis reforis.
• Mengoptimalkan model AI untuk kinerja, akurasi, dan efisiensi.
• Mendeploy model yang dipersonalisasi dalam lingkungan produksi.
• Menilai peningkatan model dan memastikan kekuatan (robustness).

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 kerangka kerja untuk membangun aplikasi LLM multi-aktor yang stateful sebagai grafik yang dapat dikombinasikan dengan state persisten dan kontrol tepat atas eksekusi.Pelatihan langsung ini (online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk profesional tingkat menengah hingga tingkat lanjut yang ingin merancang, mengimplementasikan, dan mengoperasikan solusi legal berbasis LangGraph dengan kontrol keterangan, ketelusuran, dan tata kelola yang diperlukan.Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mendesain alur kerja LangGraph yang spesifik legal yang mempertahankan auditabilitas dan kelayakan.
• Mengintegrasikan ontologi legal dan standar dokumen ke dalam state dan pemrosesan graf.
• Mengimplementasikan pembatasan, persetujuan human-in-the-loop, dan jalur keputusan yang dapat ditelusuri.
• Menyebarkan, memantau, dan memelihara layanan LangGraph di produksi dengan observabilitas dan kontrol biaya.

Format Pelatihan

• Diskusi dan ceramah interaktif.
• Banyak latihan dan praktik.
• Implementasi tangani dalam lingkungan lab langsung.

Opsi Penyesuaian Pelatihan

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk pelatihan 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 kerja orkestrasi berbasis graf yang memungkinkan alur kerja LLM dan alat multi-langkah secara kondisional, ideal untuk mengotomatisasi dan memersonalisasi pipa konten.

Pelatihan langsung ini (online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk marketer, strategis konten, dan pengembang otomatisasi tingkat menengah yang ingin mengimplementasikan kampanye email dan pipa generasi konten dinamis yang bercabang menggunakan LangGraph.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Merancang alur kerja email dan konten berbentuk graf dengan logika kondisional.
• Mengintegrasikan LLM, API, dan sumber data untuk pemersonalisasi otomatis.
• Mengelola status, memori, dan konteks di seluruh kampanye multi-langkah.
• Menevaluasi, memantau, dan mengoptimalkan kinerja alur kerja dan hasil pengiriman.

Format Kursus

• Kuliah interaktif dan diskusi kelompok.
• Latihan praktis mengimplementasikan alur kerja email dan pipa konten.
• Latihan berdasarkan skenario pada pemersonalisasi, segmentasi, dan logika percabangan.

Opsi Pengubahan Kursus

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

Ollama adalah platform yang memungkinkan menjalankan dan menyempurnakan model bahasa dan multimodal besar secara lokal.

Pelatihan ini yang diketuai instruktur dan dilaksanakan secara langsung (online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk insinyur ML tingkat lanjut, peneliti AI, dan pengembang produk yang ingin membangun dan mengimplementasikan aplikasi multimodal dengan Ollama.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menyiapkan dan menjalankan model multimodal dengan Ollama.
• Mengintegrasikan input teks, gambar, dan audio untuk aplikasi dunia nyata.
• Membangun sistem pemahaman dokumen dan QA visual.
• Mengembangkan agen multimodal yang mampu beralasan di antara modalitas.

Format Kursus

• Kuliah interaktif dan diskusi.
• Praktik langsung dengan dataset multimodal yang sebenarnya.
• Implementasi laboratorium langsung dari pipa multimodal menggunakan Ollama.

Opsi Penyesuaian Kursus

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

Pelatihan langsung dengan instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk profesional tingkat pemula yang ingin menginstal, mengonfigurasi, dan menggunakan Ollama untuk menjalankan model AI lokal di komputer mereka.

Setelah selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami dasar-dasar Ollama dan kemampuannya.
• Mengatur Ollama untuk menjalankan model AI lokal.
• Mendeploy dan berinteraksi dengan LLMs menggunakan Ollama.
• Memaksimalkan kinerja dan penggunaan sumber daya untuk beban kerja AI.
• Menjelajahi kasus penggunaan untuk deploy AI lokal di berbagai industri.

Ollama adalah platform untuk menjalankan model bahasa besar dan multimodal secara lokal dan secara besar-besaran.

Pelatihan ini yang dipimpin oleh instruktur (online langsung atau tatap muka) ditujukan untuk insinyur tingkat menengah hingga tingkat lanjut yang ingin mengskalakan penempatan Ollama untuk lingkungan multi-pengguna, throughput tinggi, dan efisien biaya.

Sampai akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengkonfigurasi Ollama untuk beban kerja yang terdistribusi dan multi-pengguna.
• Memaksimalkan alokasi sumber daya GPU dan CPU.
• Menerapkan strategi otomatisasi peningkatan, pemrosesan berkelompok, dan penurunan latensi.
• Memantau dan mengoptimalkan infrastruktur untuk kinerja dan efisiensi biaya.

Format Pelatihan

• Ceramah interaktif dan diskusi.
• Lab penempatan dan peningkatan skalabilitas secara praktis.
• Latihan optimisasi praktis dalam lingkungan langsung.

Opsi Penyesuaian Pelatihan

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