Pelatihan Edge AI di Indonesia

Pelatihan ini dibimbing instruktur, dilaksanakan secara langsung (online atau tatap muka) dan ditujukan untuk peneliti AI tingkat lanjut, data scientist, dan ahli keamanan yang ingin menerapkan teknik federated learning untuk melatih model AI di beberapa perangkat edge sambil mempertahankan privasi data.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami prinsip dan manfaat federated learning di Edge AI.
• Mengimplementasikan model federated learning menggunakan TensorFlow Federated dan PyTorch.
• Memaksimalkan pelatihan AI di perangkat edge yang terdistribusi.
• Menangani tantangan privasi data dan keamanan di federated learning.
• Menyiapkan dan memantau sistem federated learning di aplikasi dunia nyata.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur dan langsung (online atau tatap muka) ditujukan bagi profesional agritech, spesialis IoT, dan insinyur AI yang berlevel pemula hingga menengah yang ingin mengembangkan dan men-deploy solusi Edge AI untuk pertanian cerdas.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami peranan Edge AI dalam pertanian presisi.
• Mengimplementasikan sistem pemantauan tanaman dan ternak yang didukung AI.
• Mengembangkan solusi irigasi otomatis dan penginderaan lingkungan.
• Memaksimalkan efisiensi pertanian menggunakan analitik Edge AI real-time.

Pelatihan ini yang dipimpin oleh instruktur secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan bagi para profesional keamanan siber tingkat lanjut, insinyur AI, dan pengembang IoT yang ingin menerapkan langkah-langkah keamanan yang kuat serta strategi resiliensi untuk sistem Edge AI.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu untuk:

• Memahami risiko dan kelemahan keamanan dalam penempatan Edge AI.
• Menerapkan teknik enkripsi dan otentikasi untuk perlindungan data.
• Merancang arsitektur Edge AI yang resilien yang dapat bertahan terhadap ancaman siber.
• Menerapkan strategi penempatan model AI yang aman dalam lingkungan edge.

Ini pelatihan yang dipimpin instruktur, pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka ini ditujukan untuk teknologis ritel, pengembang AI, dan analis bisnis tingkat pemula hingga menengah yang ingin menerapkan solusi Edge AI untuk sistem checkout pintar, manajemen inventaris, dan pengalaman pelanggan yang dipersonalisasi.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengerti bagaimana Edge AI meningkatkan operasional ritel dan pengalaman pelanggan.
• Mengimplementasikan sistem checkout dan pembayaran tanpa kasir yang dipenuhi AI.
• Mengoptimalkan manajemen inventaris dengan pemantauan dan analitik waktu nyata.
• Menggunakan komputer vision dan AI untuk pengalaman toko yang dipersonalisasi.

Pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka ini yang dibimbing oleh instruktur ini ditujukan untuk profesional telekomunikasi tingkat menengah, insinyur AI, dan spesialis IoT yang ingin mengeksplorasi bagaimana jaringan 5G mempercepat aplikasi Edge AI.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami dasar-dasar teknologi 5G dan dampaknya terhadap Edge AI.
• Mengimplementasikan model AI yang dioptimalkan untuk aplikasi low-latency dalam lingkungan 5G.
• Mengimplementasikan sistem pemutus keputusan waktu nyata menggunakan Edge AI dan konektivitas 5G.
• Mengoptimalkan beban kerja AI untuk kinerja efisien pada perangkat edge.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau di tempat) ini ditujukan untuk pengembang AI embedded tingkat menengah dan spesialis komputasi edge yang ingin memperhalus dan mengoptimalkan model AI berukuran kecil untuk dideploy pada perangkat dengan sumber daya terbatas.

Setelah pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memilih dan menyesuaikan model yang telah dipelajari sebelumnya yang cocok untuk deployment edge.
• Menerapkan teknik kuantisasi, pemangkasan, dan kompresi lainnya untuk mengurangi ukuran model dan latensi.
• Memperhalus model menggunakan pembelajaran transfer untuk performa yang spesifik pada tugas.
• Mendeploy model yang dioptimalkan di platform hardware edge nyata.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur, pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka, ditujukan untuk insinyur penglihatan komputer tingkat menengah hingga mahir, pengembang AI, dan profesional IoT yang ingin mengimplementasikan dan mengoptimalkan model penglihatan komputer untuk pemrosesan waktu nyata di perangkat edge.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami dasar-dasar Edge AI dan aplikasi-nya dalam penglihatan komputer.
• Mendeploy model pembelajaran mendalam yang teroptimasi di perangkat edge untuk analisis gambar dan video waktu nyata.
• Menggunakan kerangka kerja seperti TensorFlow Lite, OpenVINO, dan NVIDIA Jetson SDK untuk penyebaran model.
• Mengoptimalkan model AI untuk kinerja, efisiensi daya, dan inferensi rendah latensi.

Pelatihan ini, yang dipimpin oleh instruktur, secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk insinyur embedded tingkat menengah, pengembang IoT, dan peneliti AI yang ingin menerapkan teknik TinyML untuk aplikasi yang dipower oleh AI pada perangkat keras yang hemat energi.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami dasar-dasar TinyML dan edge AI.
• Mengimplementasikan model AI ringan pada mikro kontroler.
• Mengoptimalkan inferensi AI untuk konsumsi daya rendah.
• Mengintegrasikan TinyML dengan aplikasi IoT dunia nyata.

Pelatihan ini dibimbing instruktur secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk insinyur robotika, pengembang AI, dan ahli otomatisasi tingkat menengah hingga tingkat lanjut yang ingin mengimplementasikan Edge AI untuk aplikasi robotika.

Dengan menyelesaikan pelatihan ini, peserta dapat:

• Memahami peran Edge AI dalam sistem autonom.
• Mendeploy model AI pada perangkat tepi untuk robotika real-time.
• Meningkatkan kinerja AI untuk pengambilan keputusan rendah-latensi.
• Mengintegrasikan komputer vision dan sensor fusion untuk autonomi robot.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur, langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk insinyur AI tingkat lanjut, pengembang embedded, dan insinyur perangkat keras yang ingin mengimplementasikan model AI pada perangkat berdaya rendah sambil meminimalkan konsumsi energi.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami tantangan dalam menjalankan AI pada perangkat hemat energi.
• Mengoptimalkan jaringan saraf untuk inferensi daya rendah.
• Menggunakan teknik kuantisasi, pemangkasan, dan kompresi model.
• Mengimplementasikan model AI pada perangkat keras edge dengan penggunaan daya minimal.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur, live (online atau tatap muka) ditujukan untuk pengembang AI tingkat menengah, insinyur embedded, dan insinyur robotika yang ingin mengoptimalkan dan mengimplementasikan model AI di platform NVIDIA Jetson untuk aplikasi edge.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu untuk:

• Memahami dasar-dasar edge AI dan perangkat keras NVIDIA Jetson.
• Mengoptimalkan model AI untuk pengimplementasian di perangkat edge.
• Menggunakan TensorRT untuk mempercepat inferensi deep learning.
• Mengimplementasikan model AI menggunakan JetPack SDK dan ONNX Runtime.

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, 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.

Ini pelatihan langsung (online atau tatap muka) yang dipimpin instruktur untuk para profesional keuangan, pengembang fintech, dan spesialis AI dengan tingkat menengah yang ingin menerapkan solusi Edge AI di dalam jasa keuangan.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengerti peran Edge AI di dalam jasa keuangan.
• Menerapkan sistem deteksi penipuan dengan menggunakan Edge AI.
• Meningkatkan pelayanan pelanggan melalui solusi AI.
• Menerapkan Edge AI untuk manajemen risiko dan pengambilan keputusan.
• Menyiapkan dan mengelola solusi Edge AI di dalam lingkungan keuangan.

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.

Edge AI adalah penempatan model kecerdasan buatan langsung pada perangkat dan mesin di tepi jaringan, memungkinkan pengambilan keputusan real-time dengan latensi minimal.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk profesional level lanjut embedded dan IoT yang ingin menyebarkan logika dan sistem kontrol yang dipower oleh AI di lingkungan manufaktur di mana kecepatan, kehandalan, dan operasi offline sangat kritis.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami arsitektur dan manfaat sistem edge AI.
• Membangun dan mengoptimalkan model AI untuk penempatan di perangkat embedded.
• Menggunakan alat seperti TensorFlow Lite dan OpenVINO untuk inferensi rendah-latensi.
• Mengintegrasikan kecerdasan tepi dengan sensor, aktor, dan protokol industri.

Format Kursus

• Diskusi dan perbincangan interaktif.
• Banyak latihan dan praktek.
• Implementasi tangan di lab lingkungan langsung.

Opsi Pemasaran Kursus

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

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, 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 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 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.

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.

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.

Kit alat Ascend CANN dari Huawei memungkinkan inferensi AI yang kuat pada perangkat edge seperti Ascend 310. CANN menyediakan alat-alat penting untuk mengompilasi, mengoptimalkan, dan mendepatkan model di mana komputasi dan memori terbatas.

Pelatihan langsung ini (online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk pengembang AI dan integrator tingkat menengah yang ingin mendepatkan dan mengoptimalkan model pada perangkat edge Ascend menggunakan rantai alat CANN.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menyiapkan dan mengkonversi model AI untuk Ascend 310 menggunakan alat CANN.
• Membangun pipa inferensi ringan menggunakan MindSpore Lite dan AscendCL.
• Mengoptimalkan kinerja model untuk lingkungan komputasi dan memori terbatas.
• Mendepatkan dan memantau aplikasi AI dalam kasus penggunaan edge dunia nyata.

Format Kursus

• Presentasi interaktif dan demonstrasi.
• Pekerjaan laboratorium tangan dengan model dan skenario spesifik edge.
• Contoh deploy langsung pada perangkat keras edge virtual atau fisik.

Opsi Pemasaran Kursus

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

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 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.

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.

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.

Cambricon MLUs (Machine Learning Unit) adalah chip AI khusus yang dioptimalkan untuk inferensi dan pelatihan dalam skenario edge dan data center.

Pelatihan langsung ini (daring atau di tempat) ditujukan bagi pengembang tingkat menengah yang ingin membangun dan mendeploy model AI menggunakan kerangka kerja BANGPy dan SDK Neuware pada hardware Cambricon MLU.

Selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengatur dan mengonfigurasi lingkungan pengembangan BANGPy dan Neuware.
• Mengembangkan dan memperbaiki model berbasis Python dan C++ untuk Cambricon MLUs.
• Deploy model ke perangkat edge dan data center yang menjalankan runtime Neuware.
• Mengintegrasikan alur kerja ML dengan fitur percepatan khusus MLU.

Format Kursus

• Lecture interaktif dan diskusi.
• Penggunaan langsung BANGPy dan Neuware untuk pengembangan dan deploy.
• Latihan yang dipandu dengan fokus pada optimasi, integrasi, dan pengujian.

Opsi Kustomisasi Kursus

• Untuk meminta pelatihan khusus berdasarkan model perangkat Cambricon atau kasus penggunaan Anda, silakan hubungi kami untuk mengatur.

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.