Kursus Pelatihan Praktik Quantum Computing

Ini pelatihan langsung yang dipimpin instruktur, di Indonesia (online atau tatap muka) yang ditujukan untuk para profesional tingkat lanjut yang ingin memanfaatkan komputasi kuantum untuk meningkatkan kinerja AI.

Setelah selesai mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu untuk:

• Mengerti sistem AI-kuantum hibrid dan potensi aplikasinya.
• Menerapkan algoritma pemelajaran mesin kuantum.
• Mengoptimalkan model AI menggunakan sumber daya komputasi kuantum.
• Mengatasi tantangan dalam menskala dan mengintegrasikan sistem AI kuantum.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk ilmuwan data yang ingin menggunakan ekosistem Anaconda untuk menangkap, mengelola, dan menyebarkan paket dan alur kerja analisis data dalam satu platform.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Instal dan konfigurasikan Anaconda komponen dan pustaka.
• Memahami konsep inti, fitur, dan manfaat Anaconda.
• Kelola paket, lingkungan, dan saluran menggunakan Anaconda Navigator.
• Gunakan paket Conda, R, dan Python untuk ilmu data dan pembelajaran mesin.
• Ketahui beberapa kasus penggunaan praktis dan teknik untuk mengelola berbagai lingkungan data.

Pandangan Umum

Provider layanan komunikasi (CSP) mengalami tekanan untuk mengurangi biaya dan memaksimalkan rata-rata pendapatan per pengguna (ARPU), sambil memastikan pengalaman pelanggan yang luar biasa, namun volume data terus bertambah. Lalu lintas data seluler global akan tumbuh dengan tingkat pertumbuhan tahunan rata-rata (CAGR) sebesar 78 persen hingga tahun 2016, mencapai 10,8 exabyte per bulan.

Sementara itu, CSPs menghasilkan volume data yang besar, termasuk catatan detail panggilan (CDR), data jaringan dan data pelanggan. Perusahaan yang memanfaatkan data ini secara penuh mendapatkan keunggulan kompetitif. Menurut survei terbaru oleh The Economist Intelligence Unit, perusahaan yang menggunakan pengambilan keputusan yang didukung data menikmati peningkatan produktivitas sebesar 5-6%. Namun, 53% perusahaan hanya memanfaatkan setengah dari data berharganya, dan sepertiga dari responden menegaskan bahwa jumlah data yang berguna tidak terpakai. Volume data sangat besar sehingga analisis manual mustahil, dan sebagian besar sistem perangkat lunak warisan tidak bisa menyesuaikan diri, sehingga data berharga dibuang atau diabaikan.

Dengan perangkat lunak Big Data & Analytics yang cepat dan dapat di skalakan, CSPs dapat memanfaatkan semua data mereka untuk pengambilan keputusan yang lebih baik dalam waktu yang lebih singkat. Berbagai produk dan teknik Big Data menyediakan platform perangkat lunak yang lengkap untuk mengumpulkan, mempersiapkan, menganalisis, dan menyajikan wawasan dari data besar. Bidang aplikasi termasuk pemantauan kinerja jaringan, deteksi penipuan, deteksi pelanggan yang beralih, dan analisis risiko kredit. Produk Big Data & Analytics dapat di skalakan untuk mengolah terabytes data, namun pengimplementasian alat-alat ini memerlukan sistem basis data berbasis cloud baru seperti Hadoop atau pengolah komputer paralel skala besar (KPU, dll.).

Kursus ini tentang Big Data BI untuk Telco mencakup semua bidang baru yang sedang muncul di mana CSPs berinvestasi untuk meningkatkan produktivitas dan membuka aliran pendapatan bisnis baru. Kursus ini akan memberikan gambaran 360 derajat lengkap tentang Big Data BI di Telco sehingga pengambil keputusan dan manajer dapat memiliki gambaran yang sangat luas dan komprehensif tentang kemungkinan Big Data BI di Telco untuk meningkatkan produktivitas dan pendapatan.

Tujuan Kursus

Tujuan utama dari kursus ini adalah untuk memperkenalkan teknologi baru Big Data business intelligence di empat sektor Bisnis Telekomunikasi (Marketing/Penjualan, Operasi Jaringan, Operasi Keuangan, dan Manajemen Hubungan Pelanggan). Mahasiswa akan diperkenalkan kepada:

• Pendahuluan Big Data—apa itu 4Vs (volume, kecepatan, variasi, dan keakuratan) dalam Big Data—pembuatan, ekstraksi, dan manajemen dari perspektif Telco
• Bagaimana analitik Big Data berbeda dari analitik data warisan
• Penjabaran Big Data di dalam perusahaan—perspektif Telco
• Pendahuluan ekosistem Hadoop—kenalan dengan semua alat Hadoop seperti Hive, Pig, SPARC—ketika dan bagaimana digunakan untuk menyelesaikan masalah Big Data
• Bagaimana Big Data diekstrak untuk dianalisis oleh alat analitik—bagaimana analisis bisnis dapat mengurangi kesulitan pengumpulan dan analisis data melalui pendekatan dashboard Hadoop terintegrasi
• Pendahuluan dasar tentang analisis insight, analisis visualisasi, dan analisis prediktif untuk Telco
• Analisis churn pelanggan dan Big Data—bagaimana analitik Big Data dapat mengurangi churn pelanggan dan kepuasan pelanggan yang tidak memuaskan di Telco—kasus studi
• Analisis kegagalan jaringan dan kegagalan layanan dari meta-data jaringan dan IPDR
• Analisis keuangan—penipuan, pengeluaran, dan perhitungan ROI dari data penjualan dan operasional
• Masalah pengambilan pelanggan—marketing target, segmentasi pelanggan, dan penjualan silang dari data penjualan
• Pendahuluan dan ringkasan semua produk analitik Big Data dan di mana mereka masuk dalam ruang analitik Telco
• Kesimpulan—bagaimana mengikuti pendekatan bertahap untuk memasukkan Big Data Business Intelligence di organisasi Anda

Penonton Sasar

• Manajer operasi jaringan, manajer keuangan, manajer CRM, dan manajer IT tingkat atas di kantor CIO Telco.
• Analis bisnis di Telco
• Manajer/analis kantor CFO
• Manajer operasional
• Manajer QA

Dalam pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia ini, peserta akan mempelajari dasar-dasar komputasi kuantum saat mereka melangkah melalui pengembangan algoritma yang menargetkan komputer kuantum.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Siapkan lingkungan pengembangan yang diperlukan untuk mulai membuat sirkuit kuantum.
• Kontrol perilaku gerbang menggunakan padanan asli gerbang.
• Memperbaiki ketidakakuratan quibit menggunakan Cirq.
• Tulis dan jalankan sirkuit kuantum untuk dijalankan pada simulator komputer kuantum berbasis NISQ.

Big data adalah data set yang sangat besar dan rumit sehingga perangkat lunak aplikasi pemrosesan data tradisional tidak memadai untuk mengatasi mereka. Tantangan big data meliputi penangkapan data, penyimpanan data, analisis data, pencarian, pembagian, transfer, visualisasi, penelitian, pembaruan dan privasi informasi.

Pelatihan ini yang dikembangkan oleh instruktur ini secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk peserta tingkat pemula yang ingin memahami dasar-dasar pemrograman kuantum, menjelajahi kemampuan Google Willow, dan belajar bagaimana memulai pemrograman kuantum.

Sampai akhir pelatihan ini, peserta akan mampu untuk:

• Memahami prinsip-prinsip pemrograman kuantum dan qubits.
• Menjelajahi Google Willow dan kemajuan dalam koreksi kesalahan kuantum.
• Menulis dan menjalankan program kuantum dasar menggunakan Qiskit.
• Mengidentifikasi aplikasi pemrograman kuantum di dunia nyata.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk ilmuwan data dan pengembang yang ingin belajar dan membangun karier mereka di Data Science menggunakan Kaggle.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Pelajari tentang ilmu data dan pembelajaran mesin.
• Jelajahi analitik data.
• Pelajari tentang Kaggle dan cara kerjanya.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk ilmuwan data dan pengembang yang ingin menggunakan Modin untuk membangun dan menerapkan komputasi paralel dengan Pandas untuk analisis data yang lebih cepat.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Siapkan lingkungan yang diperlukan untuk mulai mengembangkan Pandas alur kerja berskala dengan Modin.
• Memahami fitur, arsitektur, dan keuntungan Modin.
• Ketahui perbedaan antara Modin, Dask, dan Ray.
• Lakukan operasi Pandas lebih cepat dengan Modin.
• Terapkan seluruh API dan fungsi Pandas.

ProjectQ adalah framework perangkat lunak komputasi kuantum open-source dalam Python yang memungkinkan pengguna untuk mengekspresikan sirkuit kuantum dan menerjemahkannya ke berbagai perangkat keras atau simulator kuantum backend. Framework ini mendukung optimisasi lanjutan, mesin kompiler, dan target backend.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur (online atau tatap muka) ini ditujukan untuk pengembang tingkat menengah yang ingin memahami dan mengaplikasikan ProjectQ untuk pemrograman kuantum praktis dan penerjemahan backend.

Setelah pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menjelaskan arsitektur dan tujuan ProjectQ.
• Membuat sirkuit kuantum menggunakan API Python ProjectQ.
• Menggunakan mesin kompiler dan optimisasi ProjectQ.
• Mengarahkan backend kuantum atau simulator yang berbeda menggunakan ProjectQ.

Format Kursus

• Kuliah interaktif dan diskusi.
• Eksperimen pemrograman dan pembuatan sirkuit secara langsung.
• Pelaksanaan live-lab yang mengarah pada simulator atau backend perangkat keras.

Opsi Penyesuaian Kursus

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

Pelatihan ini, yang dipimpin instruktur, dilakukan secara langsung (online atau tatap muka) dan ditujukan untuk ilmuwan komputer dan insinyur yang ingin memahami prinsip-prinsip di balik komputasi kuantum dan menggunakannya dalam pengembangan algoritma untuk implementasi komputer kuantum.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami dasar-dasar komputasi kuantum.
• Memahami dan menerapkan konsep fisika kuantum ke dalam metode komputasi.
• Membuat algoritma untuk komputer kuantum.
• Menyelesaikan masalah komputasi secara efisien dengan komputer kuantum.
• Mengintegrasikan perilaku kuantum ke dalam model komputasi yang ada.
• Memahami potensi komputasi kuantum dalam pengembangan teknologi lainnya.

Pelatihan ini yang dibimbing instruktur, dilaksanakan secara Indonesia (online langsung atau langsung tatap muka) ini ditujukan untuk para profesional AI dan peneliti AI tingkat pemula hingga menengah yang ingin memahami dasar-dasar Quantum AI dan potensi aplikasinya.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu untuk:

• Memahami prinsip dasar mekanika kuantum yang diterapkan pada quantum computing.
• Memahami cara kerja algoritma kuantum dan penerapannya.
• Mengenali potensi Quantum AI dalam merevolusi berbagai industri.
• Membangun model dasar pemasaran mesin kuantum.
• Menilai tantangan dan permasalahan etis dari Quantum AI.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur dalam Indonesia (online langsung atau langsung tatap muka) ditujukan untuk pemimpin bisnis dan teknologi tingkat pemula hingga menengah yang ingin memahami dasar-dasar pemrograman kuantum dan dampaknya yang potensial pada industri seperti kriptografi, logistik, dan pemodelan keuangan, serta bagaimana pemrograman kuantum dapat diterapkan dalam sektor mereka.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami prinsip-prinsip dasar pemrograman kuantum, termasuk qubits dan entanglement kuantum.
• Mengidentifikasi aplikasi potensial pemrograman kuantum dalam kriptografi, logistik, dan pemodelan keuangan.
• Mendapatkan wawasan tentang batasan dan perkembangan masa depan teknologi kuantum saat ini.
• Mengakui dasar-dasar algoritma kuantum dan dampaknya terhadap tantangan bisnis.

Dalam pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia ini, peserta akan mempelajari dasar-dasar komputasi kuantum dan Q# saat mereka melangkah melalui pengembangan program kuantum sederhana.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Instal dan konfigurasikan Quantum Development Kit Microsoft.
• Memahami konsep di balik komputasi kuantum.
• Membangun, menguji, menjalankan, dan memecahkan masalah program kuantum menggunakan Q#, Visual Studio dan simulator komputasi kuantum lokal.

Pelatihan ini, yang dipimpin instruktur dan diselenggarakan secara langsung (online atau tatap muka), ditujukan untuk ilmuwan komputer yang ingin membuat, mengedit, dan memanggil sirkuit kuantum menggunakan IBM Quantum Experience.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu untuk:

• Menyiapkan lingkungan pengembangan yang diperlukan untuk memulai membuat sirkuit kuantum.
• Mengatasi ketidakakuratan pada quibits menggunakan IBM Quantum Experience dan simulasi-simulasi yang ada.
• Mengontrol perilaku gerbang menggunakan pelengkap asli gerbang.
• Menjadwalkan waktu kejadian gerbang.

Pelatihan ini yang dilaksanakan oleh instruktur dalam format Indonesia (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk ilmuwan data dan pengembang yang ingin menggunakan RAPIDS untuk membangun pipa data, workflow, dan visualisasi yang dioptimalkan dengan GPU, menerapkan algoritma machine learning seperti XGBoost, cuML, dan lain-lain.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu untuk:

• Menyiapkan lingkungan pengembangan yang diperlukan untuk membangun model data dengan NVIDIA RAPIDS.
• Memahami fitur, komponen, dan keunggulan RAPIDS.
• Menggunakan GPU untuk mempercepat pipa data dan analitik end-to-end.
• Mengimplementasikan persiapan data dan ETL yang dioptimalkan dengan GPU dengan cuDF dan Apache Arrow.
• Belajar mengelola tugas machine learning dengan algoritma XGBoost dan cuML.
• Membangun visualisasi data dan menjalankan analisis grafik dengan cuXfilter dan cuGraph.