Kursus Pelatihan Machine Learning dan Prediktif Analytics dengan Python

Kursus ini mencakup AI (emphasizing Machine Learning dan Deep Learning) di Automotive Industri. Ini membantu menentukan teknologi apa yang dapat (potensial) digunakan dalam situasi berbilang dalam sebuah mobil: dari otomatisasi sederhana, pengenalan gambar hingga pengambilan keputusan otomatis.

Mengkaji dasar-dasar kecerdasan buatan mengungkap bagaimana teknologi cerdas mengubah strategi digital, otomatisasi, dan pengambilan keputusan dalam operasional perusahaan. Kursus ini membahas konsep inti yang meliputi sejarah AI, kerangka pemecahan masalah, representasi pengetahuan, penalaran dalam ketidakpastian, serta paradigma pembelajaran mesin, bersama dengan aspek komunikasi, persepsi, dan tindakan otonom. Materi ini membimbing para eksekutif dan arsitek untuk mengevaluasi peluang transformasi berbasis AI, menilai tren teknologi yang sedang berkembang, serta mengintegrasikan solusi cerdas yang praktis guna mempercepat kelincahan bisnis.

Pelatihan langsung yang dipandu oleh instruktur ini Indonesia (online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan bagi para biologiwan yang ingin memahami cara kerja AlphaFold dan menggunakan model AlphaFold sebagai panduan dalam studi eksperimen mereka.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami prinsip-prinsip dasar AlphaFold.
• Mengetahui cara kerja AlphaFold.
• Mengetahui cara menginterpretasikan prediksi dan hasil AlphaFold.

Jaringan Syaraf Tiruan adalah model data komputasi yang digunakan dalam pengembangan sistem Artificial Intelligence (AI) yang mampu melakukan tugas-tugas "cerdas". Neural Networks umumnya digunakan dalam aplikasi Machine Learning (ML), yang merupakan salah satu implementasi AI. Deep Learning adalah bagian dari ML.

AI Terapan dari Nol dalam Python membekali para programmer dan analis data dengan teknik dasar untuk membangun solusi machine learning dari awal menggunakan Python. Menutupi prinsip-prinsip inti pembelajaran terawasi (klasifikasi dan regresi), pembelajaran tanpa pengawasan (clustering dan deteksi anomali), serta arsitektur jaringan saraf tingkat lanjut. Memeriksa metode yang terbukti untuk bekerja dengan scikit-learn, Apache Spark MLlib, dan Jupyter notebooks untuk pengembangan AI secara langsung. Membantu profesional mengimplementasikan model ML praktis, mengevaluasi keterbatasan algoritma, dan menyelesaikan proyek terapan untuk pemecahan masalah di dunia nyata.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ditujukan untuk peserta dengan berbagai tingkat keahlian yang ingin memanfaatkan platform Google AutoML untuk membuat chatbot yang disesuaikan untuk berbagai aplikasi.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami dasar-dasar pengembangan chatbot.
• Navigasikan Google Cloud Platform dan akses AutoML.
• Siapkan data untuk melatih model chatbot.
• Latih dan evaluasi model chatbot khusus menggunakan AutoML.
• Terapkan dan integrasikan chatbot ke berbagai platform dan saluran.
• Pantau dan optimalkan kinerja chatbot dari waktu ke waktu.

Pelatihan ini dipandu instruktur secara langsung di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin memperdalam pemahaman mereka tentang computer vision dan mengeksplorasi kemampuan TensorFlow untuk mengembangkan model visi canggih menggunakan Google Colab.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Membuat dan melatih convolutional neural networks (CNNs) menggunakan TensorFlow.
• Memanfaatkan Google Colab untuk pengembangan model berbasis cloud yang skala besar dan efisien.
• Mengimplementasikan teknik preprocessing gambar untuk tugas-tugas computer vision.
• Menerapkan model visi komputer untuk aplikasi dunia nyata.
• Menggunakan transfer learning untuk meningkatkan kinerja model CNN.
• Memvisualisasikan dan menginterpretasikan hasil dari model klasifikasi gambar.

Pelatihan langsung oleh instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini memberikan pengenalan ke bidang pengenalan pola dan pembelajaran mesin. Topik ini meliputi aplikasi praktis dalam statistik, ilmu komputer, pemrosesan sinyal, penglihatan komputer, penambangan data, dan bioinformatika.

Selesai mengikuti pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menerapkan metode statistik dasar ke dalam pengenalan pola.
• Menggunakan model kunci seperti jaringan saraf dan metode kernel untuk analisis data.
• Menyelenggarakan teknik lanjutan untuk penyelesaian masalah kompleks.
• Meningkatkan akurasi prediksi dengan menggabungkan berbagai model.

Deep Reinforcement Learning (DRL) mengkombinasikan prinsip-prinsip reinforcement learning dengan arsitektur deep learning untuk memungkinkan agen membuat keputusan melalui interaksi dengan lingkungannya. Ini menjadi dasar banyak kemajuan AI modern seperti kendaraan otonom, kontrol robotika, trading algoritmik, dan sistem rekomendasi adaptif. DRL memungkinkan agen buatan untuk belajar strategi, memoptimalkan kebijakan, dan membuat keputusan autonomi berdasarkan pembelajaran berdasarkan penghargaan melalui metode uji dan kesalahan.

Pelatihan ini, yang dikonduksi oleh instruktur (online atau langsung tatap muka), ditujukan untuk pengembang dan ilmuwan data dengan tingkat menengah yang ingin mempelajari dan menerapkan teknik Deep Reinforcement Learning untuk membangun agen cerdas yang mampu mengambil keputusan autonomi dalam lingkungan yang kompleks.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami dasar-dasar teori dan prinsip-prinsip matematika Reinforcement Learning.
• Menerapkan algoritma RL utama termasuk Q-Learning, Policy Gradients, dan metode Actor-Critic.
• Membangun dan melatih agen Deep Reinforcement Learning menggunakan TensorFlow atau PyTorch.
• Menerapkan DRL pada aplikasi dunia nyata seperti permainan, robotika, dan optimisasi keputusan.
• Memperbaiki, memvisualisasikan, dan memoptimalkan kinerja pelatihan menggunakan alat modern.

Format Pelatihan

• Perkuliahan interaktif dan diskusi terarah.
• Latihan praktis dan penerapan praktis.
• Demonstrasi live coding dan aplikasi berbasis proyek.

Opsi Pengkustoman Pelatihan

• Untuk meminta versi kustom dari pelatihan ini (misalnya, menggunakan PyTorch bukan TensorFlow), silakan hubungi kami untuk mengatur.

Pelatihan ini yang dibimbing oleh instruktur secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk pengembang, ilmuwan data, dan praktisi AI tingkat menengah yang ingin memanfaatkan TensorFlow Lite untuk aplikasi Edge AI.

Dengan pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami dasar-dasar TensorFlow Lite dan perannya dalam Edge AI.
• Mengembangkan dan mengoptimalkan model AI menggunakan TensorFlow Lite.
• Menyebarkan model TensorFlow Lite pada berbagai perangkat edge.
• Menggunakan alat dan teknik untuk konversi dan optimasi model.
• Mengimplementasikan aplikasi Edge AI praktis menggunakan TensorFlow Lite.

Kubeflow adalah platform open-source yang dirancang untuk mempermudah pembuatan, pelatihan, dan penyebaran beban kerja machine learning di Kubernetes.

Pelatihan ini dipandu oleh instruktur (online atau tatap muka) ditujukan bagi profesional tingkat pemula hingga menengah yang ingin membangun alur kerja ML yang handal menggunakan Kubeflow.

Setelah selesai pelatihan ini, peserta akan mendapatkan keterampilan untuk:

• Menavigasi ekosistem dan komponen inti Kubeflow.
• Membuat alur kerja yang dapat direproduksi dengan Kubeflow Pipelines.
• Menjalankan pekerjaan pelatihan skalabel di Kubernetes.
• Menyajikan model machine learning secara efisien menggunakan Kubeflow Serving.

Format Pelatihan

• Penyajian yang dipandu dan diskusi kolaboratif.
• Latihan praktik dengan komponen Kubeflow asli.
• Latihan praktis untuk membangun alur kerja ML end-to-end.

Opsi Penyesuaian Pelatihan

• Versi yang disesuaikan dari pelatihan ini dapat diatur untuk sesuai dengan tumpukan teknologi dan persyaratan proyek tim Anda.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk analis data tingkat menengah yang ingin mempelajari cara menggunakan RapidMiner untuk memperkirakan dan memproyeksikan nilai dan memanfaatkan alat analitis untuk peramalan deret waktu.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Pelajari cara menerapkan metodologi CRISP-DM, pilih algoritma pembelajaran mesin yang tepat, dan tingkatkan konstruksi dan kinerja model.
• Gunakan RapidMiner untuk memperkirakan dan memproyeksikan nilai, dan memanfaatkan alat analitis untuk peramalan deret waktu.

Pelatihan ini dimulai dengan memberikan pengetahuan konseptual tentang jaringan saraf dan secara umum dalam algoritma pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam (algoritma dan aplikasi).

Bagian-1(40%) dari pelatihan ini lebih berfokus pada dasar-dasar, tetapi akan membantu Anda memilih teknologi yang tepat: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, dll.

Bagian-2(20%) dari pelatihan ini mengenalkan Theano - perpustakaan Python yang membuat penulisan model pembelajaran mendalam menjadi mudah.

Bagian-3(40%) dari pelatihan akan sangat berbasis pada TensorFlow - API dari pustaka perangkat lunak sumber terbuka Google untuk Pembelajaran Mendalam. Contoh dan praktikum semuanya akan dilakukan menggunakan TensorFlow.

Audience

Pelatihan ini ditujukan untuk insinyur yang ingin menggunakan TensorFlow untuk proyek-proyek Pembelajaran Mendalam mereka

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan:

• memiliki pemahaman yang baik tentang jaringan saraf dalam (DNN), CNN, dan RNN
• memahami struktur dan mekanisme penyebaran TensorFlow
• mampu melakukan tugas instalasi / lingkungan produksi / arsitektur dan konfigurasi
• mampu menilai kualitas kode, melakukan debugging, monitoring
• mampu mengimplementasikan produksi lanjutan seperti pelatihan model, pembangunan grafik dan pencatatan

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin mengeksplorasi teknik XAI tercanggih untuk model pembelajaran mendalam, dengan fokus pada pembangunan sistem AI yang dapat ditafsirkan.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami tantangan keterjelasan dalam pembelajaran mendalam.
• Menerapkan teknik XAI tingkat lanjut untuk jaringan saraf.
• Menafsirkan keputusan yang dibuat oleh model pembelajaran mendalam.
• Mengevaluasi keseimbangan antara kinerja dan transparansi.