Pelatihan Computer Vision di Indonesia

Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur dan ditujukan bagi para insinyur pengolahan gambar tingkat menengah hingga lanjut, pengembang AI, serta profesional IoT yang ingin menerapkan dan mengoptimalkan model pengolahan gambar agar mampu bekerja secara real-time di perangkat tepi.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami konsep dasar AI Tepi serta aplikasinya dalam pengolahan gambar.
• Menerapkan model pembelajaran mendalam yang telah dioptimalkan ke perangkat tepi guna menganalisis gambar dan video secara real-time.
• Memanfaatkan kerangka kerja seperti TensorFlow Lite, OpenVINO, dan NVIDIA Jetson SDK untuk penerapan model.
• Mengoptimalkan model kecerdasan buatan agar memiliki kinerja tinggi, konsumsi daya rendah, serta waktu inferensi yang minimal.

Pelatihan online langsung ini diselenggarakan oleh instruktur dan ditujukan bagi para profesional tingkat lanjut yang ingin memperdalam pengetahuan tentang pengolahan citra komputer sekaligus memanfaatkan kemampuan TensorFlow dalam mengembangkan model canggih melalui Google Colab.

Setelah menyelesaikan kursus ini, para peserta akan mampu:

• Membangun dan melatih jaringan saraf konvolusional (CNN) dengan menggunakan TensorFlow.
• Memanfaatkan Google Colab untuk mengembangkan model secara efisien di lingkungan cloud yang skalabel.
• Menerapkan berbagai teknik praproses gambar dalam tugas-tugas pengolahan citra komputer.
• Menerapkan model pengolahan citra ke dalam aplikasi dunia nyata.
• Memanfaatkan konsep pembelajaran transfer untuk meningkatkan performa model CNN.
• Mengvisualisasikan serta menginterpretasikan hasil pengklasifikasian gambar oleh model.

Pelatihan Online Langsung ini dipandu oleh instruktur (baik secara online maupun tatap muka) dan ditujukan bagi para pengembang AI tingkat menengah serta insinyur pengolahan citra komputer yang ingin merancang sistem visi andal untuk aplikasi kendaraan otonom.

Setelah mengikuti pelatihan ini, para peserta diharapkan mampu:

• Memahami konsep dasar pengolahan citra komputer dalam kendaraan otonom.
• Mengimplementasikan algoritma untuk deteksi objek, deteksi jalur, serta segmentasi semantik.
• Mengintegrasikan sistem visi dengan subsistem lain pada kendaraan otonom.
• Menerapkan teknik pembelajaran mendalam untuk menyelesaikan tugas-tugas persepsi yang kompleks.
• Menilai kinerja model pengolahan citra komputer dalam kondisi dunia nyata.

Pelatihan online langsung ini diselenggarakan oleh instruktur dan ditujukan bagi petugas penegak hukum tingkat pemula yang ingin beralih dari metode menggambar sketsa wajah secara manual ke penggunaan alat berbasis AI untuk mengembangkan sistem pengenalan wajah.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami konsep dasar Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin.
• Mengenal prinsip-prinsip pengolahan citra digital serta penerapannya dalam pengenalan wajah.
• Mengembangkan kemampuan dalam menggunakan alat dan kerangka kerja AI guna membuat model pengenalan wajah.
• Mendapatkan pengalaman praktis dalam pembuatan, pelatihan, serta pengujian sistem pengenalan wajah.
• Memahami aspek etika dan praktik terbaik dalam pemanfaatan teknologi pengenalan wajah.

Pelatihan langsung ini di Indonesia mencakup dasar-dasar Fiji dan ImageJ untuk penelitian biologis. Pembelajar memperoleh keterampilan praktis dalam pra-pemrosesan citra, analisis kuantitatif, dan otomasi makro untuk mengoptimalkan alur kerja untuk jaringan histologis, sel, dan sampel lainnya dengan hasil yang dapat direproduksi.

Pelatihan online langsung ini dipimpin oleh instruktur dan ditujukan bagi para profesional tingkat menengah yang ingin menggunakan Vision Builder AI untuk merancang, mengimplementasikan, serta mengoptimalkan sistem inspeksi otomatis dalam proses SMT (Teknologi Pemasangan Permukaan).

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mengatur dan mengonfigurasi proses inspeksi otomatis menggunakan Vision Builder AI.
• Mendapatkan serta memproses citra berkualitas tinggi untuk dianalisis selanjutnya.
• Menetapkan aturan logika dalam mendeteksi cacat maupun memvalidasi proses produksi.
• Membuat laporan hasil inspeksi serta mengoptimalkan kinerja sistem secara efektif.

Pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka Indonesia yang dipandu instruktur ini ditujukan untuk pengembang, peneliti, dan ilmuwan data tingkat menengah hingga mahir yang ingin belajar cara mengimplementasikan deteksi objek real-time menggunakan YOLOv7.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami konsep fundamental deteksi objek.
• Memasang dan mengonfigurasi YOLOv7 untuk tugas deteksi objek.
• Melatih dan menguji model deteksi objek kustom menggunakan YOLOv7.
• Integrasi YOLOv7 dengan framework dan alat computer vision lainnya.
• Memperbaiki masalah umum yang berkaitan dengan implementasi YOLOv7.