Pelatihan Deep Learning di Indonesia

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 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 ini di Indonesia (online atau offline) ditujukan bagi ilmuwan data dan pengembang tingkat menengah yang ingin memahami dan menerapkan teknik deep learning menggunakan lingkungan Google Colab.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menyiapkan dan mengelola Google Colab untuk proyek deep learning.
• Memahami dasar-dasar jaringan saraf.
• Melakukan implementasi model deep learning menggunakan TensorFlow.
• Melatih dan mengevaluasi model deep learning.
• Menggunakan fitur lanjutan dari TensorFlow untuk deep learning.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin mengkhususkan diri dalam teknik pembelajaran mendalam mutakhir untuk NLU.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Pahami perbedaan utama antara model NLU dan NLP.
• Terapkan teknik pembelajaran mendalam yang canggih pada tugas-tugas NLU.
• Jelajahi arsitektur mendalam seperti transformer dan mekanisme perhatian.
• Memanfaatkan tren masa depan di NLU untuk membangun sistem AI yang canggih.

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.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk ilmuwan data tingkat menengah hingga mahir, insinyur pembelajaran mesin, peneliti pembelajaran mendalam, dan pakar visi komputer yang ingin memperluas pengetahuan dan keterampilan mereka dalam pembelajaran mendalam untuk pembuatan teks menjadi gambar.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami arsitektur dan teknik pembelajaran mendalam tingkat lanjut untuk pembuatan teks menjadi gambar.
• Terapkan model dan pengoptimalan yang kompleks untuk sintesis gambar berkualitas tinggi.
• Mengoptimalkan kinerja dan skalabilitas untuk kumpulan data besar dan model yang kompleks.
• Sesuaikan hiperparameter untuk kinerja dan generalisasi model yang lebih baik.
• Integrasikan Stable Diffusion dengan kerangka kerja dan alat pembelajaran mendalam lainnya

Pelatihan langsung oleh instruktur di Indonesia (online atau tatap muka) ini ditujukan kepada profesional tingkat lanjut yang ingin memanfaatkan teknik AI untuk merevolusi proses penemuan dan pengembangan obat.

Pada akhir pelatihan, peserta akan mampu:

• Memahami peran AI dalam penemuan dan pengembangan obat.
• Mengaplikasikan teknik pembelajaran mesin untuk memprediksi sifat molekuler dan interaksi.
• Menggunakan model pembelajaran mendalam untuk skrining virtual dan optimasi lead.
• Memasukkan pendekatan berbasis AI ke dalam proses uji klinis.

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.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk ilmuwan data dan insinyur pembelajaran mesin tingkat pemula hingga menengah yang ingin meningkatkan kinerja model pembelajaran mendalam mereka.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami prinsip pembelajaran mendalam yang terdistribusi.
• Instal dan konfigurasikan DeepSpeed.
• Skalakan model pembelajaran mendalam pada perangkat keras terdistribusi menggunakan DeepSpeed.
• Terapkan dan bereksperimen dengan fitur DeepSpeed untuk pengoptimalan dan efisiensi memori.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur dalam Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk pengembang tingkat pemula hingga menengah yang ingin menggunakan Model Bahasa Besar untuk berbagai tugas bahasa alami.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Siapkan lingkungan pengembangan yang menyertakan LLM yang populer.
• Buat LLM dasar dan sempurnakan pada kumpulan data khusus.
• Gunakan LLM untuk berbagai tugas bahasa alami seperti meringkas teks, menjawab pertanyaan, membuat teks, dan banyak lagi.
• Debug dan evaluasi LLM menggunakan alat seperti TensorBoard, PyTorch Lightning, dan Hugging Face Datasets.

Pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka yang dipimpin oleh instruktur ini ditujukan untuk ilmuwan data, insinyur pembelajaran mesin, dan peneliti visi komputer yang ingin memanfaatkan Stable Diffusion untuk menghasilkan gambar berkualitas tinggi bagi berbagai kasus penggunaan.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami prinsip-prinsip Stable Diffusion dan cara kerjanya dalam generasi gambar.
• Membangun dan melatih model Stable Diffusion untuk tugas generasi gambar.
• Menerapkan Stable Diffusion pada berbagai skenario generasi gambar, seperti inpainting, outpainting, dan terjemahan gambar-ke-gambar.
• Mengoptimalkan kinerja dan stabilitas model Stable Diffusion.

Dalam pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia ini, peserta akan mempelajari teknik pembelajaran mesin yang paling relevan dan mutakhir di Python saat mereka membangun serangkaian aplikasi demo yang melibatkan gambar, musik, teks, dan data keuangan.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menerapkan algoritma dan teknik pembelajaran mesin untuk memecahkan masalah yang rumit.
• Terapkan pembelajaran mendalam dan pembelajaran semi-terawasi pada aplikasi yang melibatkan gambar, musik, teks, dan data keuangan.
• Dorong algoritma Python ke potensi maksimalnya.
• Gunakan pustaka dan paket seperti NumPy dan Theano.

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.

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.

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.

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.

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.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk peneliti dan pengembang yang ingin menggunakan Chainer untuk membangun dan melatih jaringan saraf di Python sambil membuat kode mudah di-debug.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Siapkan lingkungan pengembangan yang diperlukan untuk mulai mengembangkan model jaringan saraf.
• Menentukan dan menerapkan model jaringan saraf menggunakan kode sumber yang mudah dipahami.
• Jalankan contoh dan modifikasi algoritma yang ada untuk mengoptimalkan model pelatihan pembelajaran mendalam sambil memanfaatkan GPU untuk kinerja tinggi.

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.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ditujukan bagi peneliti dan pengembang yang ingin menginstal, menyiapkan, menyesuaikan, dan menggunakan platform DeepMind Lab untuk mengembangkan sistem kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin secara umum.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Sesuaikan DeepMind Lab untuk membangun dan menjalankan lingkungan yang sesuai dengan kebutuhan pembelajaran dan pelatihan.
• Gunakan lingkungan simulasi 3D DeepMind Lab untuk melatih agen pembelajaran dalam sudut pandang orang pertama.
• Memfasilitasi evaluasi agen untuk mengembangkan kecerdasan dalam dunia seperti game 3D.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk analis bisnis, ilmuwan data, dan pengembang yang ingin membangun dan menerapkan model pembelajaran mendalam untuk mempercepat pertumbuhan pendapatan dan memecahkan masalah di dunia bisnis.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami konsep inti pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam.
• Dapatkan wawasan tentang masa depan bisnis dan industri dengan ML dan DL.
• Tentukan strategi dan solusi bisnis dengan pembelajaran mendalam.
• Pelajari cara menerapkan ilmu data dan pembelajaran mendalam dalam memecahkan masalah bisnis.
• Membangun model pembelajaran mendalam menggunakan Python, Pandas, TensorFlow, CNTK, Torch, Keras, dll.

Pelatihan online langsung tatap muka ini yang dipandu oleh instruktur di Indonesia (online atau tatap muka langsung) ditujukan bagi ilmuwan data yang ingin mempercepat aplikasi machine learning real-time dan men-deploy-nya dalam skala besar.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Menginstal toolkit OpenVINO.
• Mempercepat aplikasi computer vision menggunakan FPGA.
• Mengeksekusi berbagai lapisan CNN pada FPGA.
• Menskalakan aplikasi di berbagai node dalam klaster Kubernetes.

Pelatihan langsung yang dipandu oleh instruktur ini, di Indonesia (online atau onsite), ditujukan bagi ilmuwan data yang ingin menggunakan TensorFlow untuk menganalisis data potensi penipuan.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Membuat model deteksi penipuan di Python dan TensorFlow.
• Membangun regresi linier dan model regresi linier untuk memprediksi penipuan.
• Mengembangkan aplikasi AI end-to-end untuk menganalisis data penipuan.

Pelatihan online langsung tatap muka ini yang dipimpin oleh instruktur di Indonesia (online atau tatap muka di lokasi) ditujukan bagi pengembang atau ilmuwan data yang ingin menggunakan Horovod untuk menjalankan pelatihan deep learning terdistribusi dan mengskalakan pelatihan tersebut agar berjalan di beberapa GPU secara paralel.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Menyiapkan lingkungan pengembangan yang diperlukan untuk memulai pelatihan deep learning.
• Menginstal dan mengonfigurasi Horovod untuk melatih model menggunakan TensorFlow, Keras, PyTorch, dan Apache MXNet.
• Mengskalakan pelatihan deep learning dengan Horovod agar dapat berjalan di beberapa GPU.

Pada pelatihan langsung yang dipandu oleh instruktur, peserta akan mempelajari cara menggunakan Matlab untuk merancang, membangun, dan memvisualisasikan jaringan saraf konvolusi (convolutional neural network) untuk pengenalan gambar.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Membangun model deep learning
• Automasi pelabelan data
• Bekerja dengan model dari Caffe dan TensorFlow-Keras
• Melatih data menggunakan beberapa GPU, cloud, atau kluster

Audience

• Pengembang
• Teknisi
• Ahli domain

Format kursus

• Bagian kuliah, diskusi, latihan, dan praktik intensif

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ditujukan untuk insinyur perangkat lunak yang ingin memprogram dalam Python dengan OpenCV 4 untuk pembelajaran mendalam.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Melihat, memuat, dan mengklasifikasikan gambar dan video menggunakan OpenCV 4.
• Terapkan pembelajaran mendalam di OpenCV 4 dengan TensorFlow dan Keras.
• Jalankan model pembelajaran mendalam dan hasilkan laporan yang berdampak dari gambar dan video.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur, secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk pengembang dan ilmuwan data yang ingin menggunakan Tensorflow 2.x untuk membangun prediktor, klasifikator, model generatif, jaringan saraf, dan lain-lain.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memasang dan mengkonfigurasi TensorFlow 2.x.
• Memahami manfaat TensorFlow 2.x dibandingkan dengan versi sebelumnya.
• Membangun model deep learning.
• Menerapkan klasifikator gambar canggih.
• Mengimplementasikan model deep learning ke awan, perangkat seluler, dan perangkat IoT.

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