Kursus Pelatihan TinyML: Menjalankan AI pada Perangkat Edge dengan Daya Rendah

Pelatihan ini yang dibimbing instruktur secara langsung di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan untuk praktisi, peneliti, dan pengembang AI tingkat lanjut yang ingin memahami kemajuan terbaru dalam Edge AI, mengoptimalkan model AI mereka untuk deployment di edge, dan menjelajahi aplikasi khusus di berbagai industri.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Menjelajahi teknik lanjut dalam pengembangan dan optimasi model Edge AI.
• Mengimplementasikan strategi terkemuka untuk mendeploy AI model di perangkat edge.
• Menggunakan alat dan kerangka kerja khusus untuk aplikasi Edge AI lanjut.
• Mengoptimalkan kinerja dan efisiensi solusi Edge AI.
• Menjelajahi kasus penggunaan inovatif dan tren emergen dalam Edge AI.
• Mengatasi pertimbangan etika dan keamanan lanjut dalam deploymen Edge AI.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur, langsung (online atau tatap muka) ditujukan bagi pengembang, ilmuwan data, dan pekalangan teknologi tingkat menengah yang ingin memperoleh keterampilan praktis dalam mengimplementasikan model AI pada perangkat edge untuk berbagai aplikasi.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu untuk:

• Memahami prinsip-prinsip Edge AI dan manfaatnya.
• Mengatur dan mengkonfigurasi lingkungan komputasi edge.
• Membedangkan, melatih, dan mengoptimalkan model AI untuk pengimplementasian pada edge.
• Mengimplementasikan solusi AI praktis pada perangkat edge.
• Menevaluasi dan meningkatkan kinerja model yang diimplementasikan pada edge.
• Mengatasi pertimbangan etis dan keamanan dalam aplikasi Edge AI.

Pelatihan ini dipimpin instruktur, secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk insinyur robotika tingkat menengah, pengembang kendaraan otonom, dan peneliti AI yang ingin memanfaatkan Edge AI untuk solusi sistem otonom inovatif.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mengerti peran dan manfaat Edge AI dalam sistem otonom.
• Membangun dan men-deploy model AI untuk pemrosesan waktu nyata pada perangkat edge.
• Menyelaraskan solusi Edge AI dalam kendaraan otonom, drone, dan robotika.
• Mengoptimalkan sistem kontrol menggunakan Edge AI.
• Menangani pertimbangan etika dan regulasi dalam aplikasi AI otonom.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur, diadakan secara langsung (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk pengembang dan profesional IT tingkat menengah yang ingin memperoleh pemahaman mendalam tentang Edge AI dari konsep hingga implementasi praktis, termasuk pengaturan dan penyebaran.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami konsep dasar dari Edge AI.
• Mengatur dan mengkonfigurasi lingkungan Edge AI.
• Membangun, melatih, dan memoptimalkan model Edge AI.
• Menyebarkan dan mengelola aplikasi Edge AI.
• Mengintegrasikan Edge AI dengan sistem dan alur kerja yang ada.
• Menanggapi pertimbangan etika dan praktik terbaik dalam implementasi Edge AI.

Ini pelatihan yang dipimpin instruktur, pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka untuk profesional kesehatan tingkat menengah, insinyur biomedis, dan pengembang AI yang ingin memanfaatkan Edge AI untuk solusi kesehatan inovatif.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami peran dan manfaat Edge AI dalam kesehatan.
• Mengembangkan dan men-deploy model AI pada perangkat edge untuk aplikasi kesehatan.
• Mengimplementasikan solusi Edge AI pada perangkat wearable dan alat diagnostik.
• Merancang dan men-deploy sistem pemantauan pasien menggunakan Edge AI.
• Mempertimbangkan permasalahan etis dan peraturan dalam aplikasi AI kesehatan.

Ini adalah pelatihan langsung (online atau tatap muka) yang dipimpin instruktur yang ditujukan untuk insinyur industri tingkat menengah, profesional manufaktur, dan pengembang AI yang ingin mengimplementasikan solusi Edge AI dalam otomatisasi industri.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami peran Edge AI dalam otomatisasi industri.
• Mengimplementasikan solusi perawatan prediktif menggunakan Edge AI.
• Mengaplikasikan teknik AI untuk pengendalian kualitas dalam proses manufaktur.
• Memoptimalkan proses industri menggunakan Edge AI.
• Melakukan deploy dan mengelola solusi Edge AI dalam lingkungan industri.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk pengembang tingkat menengah, arsitek sistem, dan profesional industri yang ingin memanfaatkan Edge AI untuk meningkatkan aplikasi IoT dengan kemampuan pemrosesan dan analisis data yang cerdas.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami dasar-dasar Edge AI dan aplikasinya dalam IoT.
• Menyiapkan dan mengkonfigurasi lingkungan Edge AI untuk perangkat IoT.
• Mengembangkan dan mendistribusikan model AI pada perangkat edge untuk aplikasi IoT.
• Mengimplementasikan pemrosesan data dan pengambilan keputusan secara real-time dalam sistem IoT.
• Mengintegrasikan Edge AI dengan berbagai protokol dan platform IoT.
• Menangani pertimbangan etika dan praktik terbaik dalam Edge AI untuk IoT.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur, langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk para perencanaan kota tingkat menengah, insinyur sipil, dan manajer proyek kota cerdas yang ingin memanfaatkan Edge AI untuk inisiatif kota cerdas.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengerti peranan Edge AI dalam infrastruktur kota cerdas.
• Mengimplementasikan solusi Edge AI untuk manajemen lalu lintas dan pengawasan.
• Mengoptimalkan sumber daya perkotaan menggunakan teknologi Edge AI.
• Mengintegrasikan Edge AI dengan sistem kota cerdas yang ada.
• Menangani pertimbangan etis dan peraturan dalam pengembangan kota cerdas.

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.

Pelatihan ini, yang dipimpin instruktur, diselenggarakan secara langsung di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan untuk pemrogram dan profesional TI level pemula yang ingin memahami dasar-dasar Edge AI dan aplikasi introductorynya.

Dengan menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami konsep dan arsitektur dasar Edge AI.
• Menyetel dan mengkonfigurasi lingkungan Edge AI.
• Membangun dan menerapkan aplikasi Edge AI sederhana.
• Mengidentifikasi dan memahami kasus penggunaan dan manfaat Edge AI.

Pelatihan ini, yang dipimpin instruktur, berlangsung secara Indonesia (online atau langsung tatap muka) dan ditujukan untuk insinyur sistem terintegrasi tingkat menengah dan pengembang AI yang ingin mendeploy model pembelajaran mesin pada mikrocontroller menggunakan TensorFlow Lite dan Edge Impulse.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami dasar-dasar TinyML dan manfaatnya untuk aplikasi edge AI.
• Menyiapkan lingkungan pengembangan untuk proyek TinyML.
• Melatih, mengoptimasi, dan mendeploy model AI pada mikrocontroller berdaya rendah.
• Menggunakan TensorFlow Lite dan Edge Impulse untuk mengimplementasikan aplikasi TinyML dunia nyata.
• Mengoptimasi model AI untuk efisiensi daya dan batasan memori.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur dan diadakan secara Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan untuk pengembang AI, insinyur mesin pembelajaran, dan arsitek sistem level menengah yang ingin mengoptimalkan model AI untuk pelaksanaan di peralatan tepi.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami tantangan dan persyaratan dalam menyiapkan model AI di peralatan tepi.
• Menerapkan teknik kompresi model untuk mengurangi ukuran dan kompleksitas model AI.
• Menggunakan metode kuantisasi untuk meningkatkan efisiensi model di perangkat keras tepi.
• Melaksanakan pemangkasan dan teknik optimasi lainnya untuk meningkatkan kinerja model.
• Menyiapkan model AI yang telah dioptimalkan di berbagai perangkat tepi.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan bagi profesional keamanan siber tingkat menengah, administrator sistem, dan peneliti etika AI yang ingin memastikan dan mengimplementasikan solusi Edge AI secara aman dan etis.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami tantangan keamanan dan privasi dalam Edge AI.
• Mengimplementasikan praktik terbaik untuk memastikan keamanan perangkat dan data tepi.
• Mengembangkan strategi untuk memitigasi risiko keamanan dalam pengimplementasian Edge AI.
• Mengatasi pertimbangan etika dan memastikan kesesuaian dengan peraturan.
• Melakukan penilaian dan audit keamanan untuk aplikasi Edge AI.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan bagi insinyur dan ilmuwan data tingkat pemula yang ingin memahami dasar-dasar TinyML, mengeksplorasi aplikasinya, dan mendeploy model AI pada mikrokontroler.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami dasar-dasar TinyML dan signifikansinya.
• Mendeploy model AI ringan pada mikrokontroler dan perangkat edge.
• Mengoptimalkan dan menyesuaikan model machine learning untuk konsumsi daya rendah.
• Menerapkan TinyML untuk aplikasi dunia nyata seperti pengenalan gerakan, deteksi anomali, dan pemrosesan audio.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk pengembang IoT tingkat menengah, insinyur tertanam, dan praktisi AI yang ingin menerapkan TinyML untuk pemeliharaan prediktif, deteksi anomali, dan aplikasi sensor pintar.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami dasar-dasar TinyML dan aplikasinya di IoT.
• Siapkan lingkungan pengembangan TinyML untuk proyek IoT.
• Mengembangkan dan menerapkan model ML pada mikrokontroler berdaya rendah.
• Terapkan pemeliharaan prediktif dan deteksi anomali menggunakan TinyML.
• Optimalkan model TinyML untuk penggunaan daya dan memori yang efisien.