Kerangka Materi

Hari 1: Dasar-dasar AI dan Kemampuannya dalam Memahami Dokumen

 

  • Modul 1: Pengantar AI untuk Profesional
    • Menghilangkan Mitos tentang AI, ML, dan NLP: Penjelasan sederhana tanpa jargon teknis.
    • AI sebagai "Asisten Ahli": Membalikkan paradigma dari ancaman menjadi alat dukungan.
    • Studi kasus sukses: Contoh nyata bagaimana industri lain (hukum, keuangan) menggunakan AI.
  • Modul 2: Kemampuan NLP Inti untuk Analisis Dokumen
    • Klasifikasi Dokumen: Mengajar AI untuk secara otomatis mengklasifikasikan jenis dokumen (misalnya, Akta Pendirian, Laporan Keuangan, Izin Lingkungan).
    • Ekstrak Entitas: Melatih AI untuk menemukan dan mengekstrak informasi spesifik dari teks, seperti nama direksi, nilai investasi, tanggal berlaku, atau Nomor Pokok Wajib Pajak (NPWP).
    • Sentiment Analysis & Identifikasi Risiko: Mengidentifikasi klausul berisiko potensial atau sentimen dalam dokumen.
  • Modul 3: Konsep Machine Learning Dalam Praktek
    • Bagaimana Mesin "Belajar"? Konsep pembelajaran yang diawasi menggunakan contoh dokumen yang ada.
    • Pentingnya Data Kualitas: "Sampah masuk, sampah keluar" dalam dunia AI.
    • Siklus Hidup Proyek ML: Dari pengumpulan data hingga evaluasi model.

 

Hari 2: Aplikasi Praktis, Alat, dan Strategic Planning

 

  • Modul 4: Workshop - Memetakan Pekerjaan Anda ke Solusi AI
    • Sesesi interaktif untuk mengidentifikasi tugas manual yang paling memakan waktu dalam proses lisensi.
    • Sesi brainstorming: Bagaimana NLP dan ML dapat diterapkan untuk menyelesaikan masalah ini.
  • Modul 5: Lanskap Teknologi AI dan Alat
    • Memahami berbagai tingkatan alat: Dari perangkat lunak yang siap pakai (SaaS) hingga platform yang dapat disesuaikan.
    • Demo langsung dari beberapa alat AI untuk analisis dokumen.
  • Modul 6: Mendesain dan Melaksanakan Proyek AI
    • Langkah-langkah memulai proyek uji coba.
    • Menentukan metrik keberhasilan (efisiensi waktu, penurunan kesalahan).
    • Peran "Human in the Loop": Pentingnya verifikasi oleh ahli.
  • Modul 7: Pertimbangan Etika dan Risk Management
    • Keamanan data dan kerahasiaan dalam sistem AI.
    • Potensi bias dalam model AI dan bagaimana mengatasinya.
    • Membangun kepercayaan pada hasil analisis AI.
  • Modul 8: Ringkasan dan Pengembangan Rencana Tindakan
    • Menyusun rencana tindakan untuk implementasi AI dalam divisi lisensi.
    • Diskusi akhir dan sesi pertanyaan & jawaban.

Persyaratan

Audiens

  • Bagian Lisensi
  • Documentation personel
 14 jam

Jumlah Peserta


Biaya per Peserta

Upcoming Courses (Minimal 5 peserta)

Kategori Terkait