AI Agents Pelatihan Daring di Indonesia

Pelatihan langsung tatap muka ini (dalam format online atau fisik) ditujukan bagi para insinyur AI tingkat mahir, pengembang robotika, serta spesialis otomasi yang ingin memanfaatkan DeepSeek untuk membangun agen AI cerdas dan sistem otonom.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mengerti arsitektur serta kemampuan model AI DeepSeek.
• Mengintegrasikan DeepSeek ke dalam agen AI untuk pengambilan keputusan dan otomasi.
• Menerapkan teknik pembelajaran penguatan guna melatih sistem otonom.
• Mendeploy agen otonom berbasis AI di lingkungan dunia nyata.

Agen AI otonom menjadi semakin terintegrasi dalam proses pengambilan keputusan di berbagai sektor seperti pertahanan, kesehatan, keuangan, dan infrastruktur. Saat sistem-sistem ini mendapatkan kemerdekaan dan kewaspadaan yang lebih besar, terdapat kebutuhan mendesak untuk kerangka etis yang kuat, mekanisme pengelolaan, dan pengawasan regulasi untuk mengarahkan desain dan pelaksanaan mereka.

Pelatihan langsung ini (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan kepada profesional tingkat lanjut yang ingin mengeksplorasi implikasi etis, sosial, dan regulasi dari pengembangan agen AI otonom di lingkungan dunia nyata.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menganalisis risiko etis dan dilema moral yang ditimbulkan oleh agen AI otonom.
• Mengukur kerangka pengelolaan dan model regulasi yang relevan dengan pelaksanaan AI tingkat tinggi.
• Menilai mekanisme tanggung jawab, keterjelasan, dan transparansi dalam sistem otonom.
• Mengembangkan strategi untuk menyelaraskan perilaku agen AI dengan nilai-nilai hukum, etis, dan sosial.

Format Kursus

• Kuliah interaktif dan diskusi.
• Studi kasus dan simulasi peran.
• Analisis praktis dari model pengelolaan dan kerangka etis.

Opsi Kustomisasi Kursus

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

Otomasi berbasis AI menggabungkan fleksibilitas platform tanpa kode dengan kecerdasan dari model bahasa besar dan agen otomatis untuk menciptakan sistem yang skalabel serta cerdas.

Pelatihan online langsung ini diselenggarakan oleh instruktur khusus bagi para profesional tingkat menengah yang ingin merancang, membangun, dan mengoptimalkan alur kerja otomasi yang mempergunakan kemampuan pengambilan keputusan AI, orkestrasi proses, serta eksekusi mandiri.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Merancang alur kerja otomasi tanpa kode yang didukung oleh mekanisme interpretasi dan respons berbasis AI.
• Menggunakan teknik penghubungan perintah secara bertahap, pemicu webhook, serta API untuk membuat alur logika yang skalabel.
• Membuat aplikasi cerdas yang mampu menghubungkan berbagai layanan dan menginterpretasikan data secara mandiri.
• Memahami, merancang, serta menerapkan agen AI yang mampu menyusun rencana aksi berdasarkan tujuan tertentu lalu melaksanakannya.

Bentuk Pelatihan

• Kuliah interaktif dan diskusi aktif.
• Banyak latihan praktis untuk meningkatkan penguasaan materi.
• Implementasi langsung dalam lingkungan laboratorium nyata.

Opsi Penyesuaian Materi Pelatihan

• Untuk meminta penyesuaian materi pelatihan sesuai kebutuhan, silakan hubungi kami.

Pelatihan langsung tatap muka ini di Indonesia (secara online atau secara tatap muka) ditujukan bagi para pengembang AI tingkat menengah, spesialis keamanan, serta petugas kepatuhan hukum yang ingin merancang dan mengimplementasikan agen-agen AI yang aman sekaligus memperhatikan aspek etika dan ketangguhan sistem.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Memahami risiko keamanan serta tantangan etis dalam pengembangan agen AI.
• Menerapkan prinsip-prinsip desain yang mengutamakan aspek keamanan pada model AI.
• Menggunakan teknik ketangguhan terhadap serangan untuk mencegah ancaman terhadap agen-agen AI.
• Memastikan kepatuhan terhadap pedoman pengembangan AI yang etis serta standar regulasi.

Pelatihan online langsung ini merupakan kursus praktis yang berfokus pada penerapan beban kerja AI cerdas pada perangkat dengan sumber daya terbatas. Peserta akan belajar cara membuat, mengoptimalkan, dan mengelola agen-agen ringan yang mampu melakukan penalaran dan inferensi secara lokal, sehingga meningkatkan kecepatan, privasi, serta keandalan dalam lingkungan terdistribusi. Kursus ini menitikberatkan pada penyetelan kinerja, desain dengan latensi rendah, serta integrasi antara perangkat keras dan perangkat lunak.

Pelatihan yang dipandu oleh instruktur ini dapat diselenggarakan secara online atau pelatihan langsung tatap muka, ditujukan bagi para profesional tingkat menengah yang ingin menerapkan dan mengoptimalkan sistem agen cerdas pada perangkat menggunakan Python serta kerangka kerja AI untuk perangkat edge.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami arsitektur dan tantangan dalam menjalankan AI cerdas pada perangkat edge.
• Merancang rangkaian proses agen yang ringan untuk lingkungan dengan sumber daya terbatas.
• Melakukan inferensi lokal dengan memanfaatkan TensorFlow Lite, PyTorch Mobile, dan ONNX.
• Mengintegrasikan agen dengan sensor, aktuator, serta platform IoT.
• Mengoptimalkan kinerja, penggunaan energi, dan latensi agar sistem dapat beroperasi secara real-time.

Format Pelatihan

• Kuliah interaktif dan demonstrasi praktis.
• Pengembangan langsung dalam lingkungan lokal maupun emulasi.
• Pembelajaran berbasis proyek beserta latihan implementasi yang dipandu.

Opsi Kustomisasi Kursus

• Untuk mengajukan permintaan kursus yang disesuaikan dengan kebutuhan khusus, silakan hubungi kami.

Pelatihan langsung tatap muka ini (online atau onsite) ditujukan bagi para pengembang AI, peneliti, serta insinyur multimedia tingkat menengah hingga lanjutan yang ingin membangun agen AI mampu memahami sekaligus menghasilkan konten multimodal.

Setelah mengikuti pelatihan ini, para peserta akan mampu:

• Mengembangkan agen AI yang dapat memproses dan menggabungkan data teks, gambar, serta suara.
• Menerapkan model multimodal seperti GPT-4 Vision dan Whisper ASR.
• Mengoptimalkan alur kerja AI multimodal demi meningkatkan efisiensi dan akurasi.
• Menerapkan agen AI multimodal dalam aplikasi dunia nyata.

Pelatihan langsung tatap muka atau pelatihan online langsung ini ditujukan bagi para pengembang dan desainer pemula hingga menengah yang ingin mempelajari cara membuat asisten pribadi berbasis AI untuk berbagai keperluan.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami prinsip-prinsip dasar asisten pribadi berbasis AI.
• Mengenal cara mengintegrasikan model bahasa ke dalam asisten pintar.
• Membangun dan menyesuaikan asisten pribadi dengan menggunakan kerangka kerja serta alat bantu AI.
• Menerapkan asisten pribadi tersebut dalam berbagai skenario dunia nyata di sejumlah industri.

Pelatihan ini yang dipandu instruktur (online atau tatap muka) ditujukan untuk insinyur AI tingkat lanjut, pengembang perangkat lunak enterprise, dan pemimpin bisnis yang ingin menyesuaikan dan menerapkan agen AI berbasis LLM untuk aplikasi perusahaan.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami arsitektur dan kemampuan model bahasa besar open-source (LLMs).
• Menyesuaikan dan menyetel ulang LLMs untuk kasus penggunaan perusahaan.
• Menerapkan agen AI menggunakan LangChain dan Hugging Face.
• Mengintegrasikan agen berbasis LLM ke dalam alur kerja bisnis.

Pelatihan online langsung ini yang dipandu oleh instruktur ditujukan bagi para insinyur robotika tingkat lanjut, peneliti AI, serta spesialis otomatisasi yang ingin mengembangkan sistem robotik otonom berbasis AI guna menangani tugas-tugas kompleks dan kolaborasi antarmanusia-AI.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Memahami peran agen AI dalam pengambilan keputusan dan proses otomatisasi pada robot.
• Menerapkan teknik navigasi berbasis AI serta mekanisme menghindari rintangan.
• Merancang sistem robotika yang mampu bekerja sama dengan manusia secara efektif melalui kolaborasi AI-manusia.
• Mengimplementasikan sistem persepsi dan kontrol berbasis AI pada robot.

Kursus ini membahas desain, koordinasi, dan implementasi sistem multi-agen (Multi-Agent Systems/MAS) dengan menggunakan Python. Peserta akan mempelajari cara membuat agen yang mampu berkomunikasi, berkolaborasi, serta menyesuaikan diri untuk mencapai tujuan bersama dalam lingkungan yang kompleks dan dinamis.

Pelatihan online langsung ini diselenggarakan oleh instruktur dan ditujukan bagi para profesional tingkat lanjut yang ingin merancang serta mengimplementasikan sistem multi-agen guna aplikasi otomasi cerdas, simulasi, maupun pengambilan keputusan.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami arsitektur dan prinsip-prinsip dasar sistem multi-agen.
• Mengembangkan agen yang mampu berkomunikasi, melakukan koordinasi, serta negosiasi.
• Membangun lingkungan terdistribusi untuk interaksi antar-agen.
• Menerapkan teknik pembelajaran penguatan serta perencanaan dalam konteks multi-agen.
• Mensimulasikan perilaku agen yang bersifat kooperatif maupun kompetitif.
• Merancang alur kerja hibrida yang menggabungkan interaksi antara manusia dan agen cerdas.

Bentuk Pelatihan

• Kuliah dan demonstrasi langsung oleh instruktur.
• Latihan praktis menggunakan berbagai kerangka kerja agen open source.
• Proyek kelompok yang mengasah kemampuan peserta dalam merancang skenario multi-agen secara nyata.

Opsi Penyesuaian Kursus

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan dengan kebutuhan spesifik, silakan hubungi kami untuk pengaturan lebih lanjut.

Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur dan ditujukan bagi para profesional keuangan tingkat menengah, analis risiko, serta insinyur AI yang ingin mengembangkan serta menerapkan solusi berbasis AI untuk otomatisasi finansial dan deteksi penipuan.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami peran AI dalam otomatisasi finansial serta deteksi penipuan.
• Membangun model AI untuk mendeteksi transaksi penipuan.
• Memanfaatkan machine learning dalam penilaian risiko secara real-time.
• Menerapkan sistem pemantauan keuangan berbasis AI.

Pelatihan online langsung ini dipimpin oleh instruktur dan ditujukan bagi para profesional layanan pelanggan tingkat pemula hingga menengah, pengembang chatbot, serta tim otomatisasi yang ingin menerapkan solusi berbasis AI untuk dukungan pelanggan dan pengelolaan layanan secara otomatis.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami dasar-dasar dukungan pelanggan yang dikelola oleh AI.
• Mengembangkan dan mengintegrasikan chatbot berbasis AI untuk menangani pertanyaan pelanggan.
• Memanfaatkan NLP dan pembelajaran mesin guna meningkatkan interaksi antara chatbot dengan pengguna.
• Menerapkan agen AI dalam berbagai situasi nyata di layanan pelanggan.

Pelatihan langsung tatap muka di Indonesia (online live training atau pelatihan langsung tatap muka) ini ditujukan bagi para profesional kesehatan dan pengembang AI tingkat menengah hingga lanjut yang ingin mengimplementasikan solusi kesehatan berbasis AI.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami peran agen AI dalam kesehatan dan diagnosa.
• Mengembangkan model AI untuk analisis citra medis dan diagnosa prediktif.
• Mengintegrasikan AI dengan rekam medis elektronik (EHR) dan alur kerja klinis.
• Memastikan kepatuhan terhadap regulasi kesehatan dan praktik AI yang etis.

Pelatihan langsung tatap muka ini dipimpin oleh instruktur (online atau onsite) dan ditujukan bagi para pengembang AI serta desainer UI/UX pemula hingga tingkat menengah yang ingin mempelajari cara merancang, mengoptimalkan, dan menerapkan asisten virtual berbasis kecerdasan buatan.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Merancang alur kerja AI yang efektif serta antarmuka UI/UX.
• Mengimplementasikan model NLP berbasis kecerdasan buatan.
• Mengintegrasikan asisten AI dengan API dan platform pihak ketiga.
• Menerapkan serta memelihara asisten AI dalam aplikasi dunia nyata.

Mistral AI adalah keluarga model AI yang kuat, terbuka sumber, dan siap untuk perusahaan untuk aplikasi bahasa, multimodal, dan agentik.

Pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka ini bertujuan untuk para profesional tingkat menengah hingga tingkat lanjut yang ingin membangun, mengimplementasikan, dan mengelola AI agent menggunakan model Medium 3, Le Chat Enterprise, dan Devstral dari Mistral.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami arsitektur dan kemampuan Mistral Medium 3, Le Chat Enterprise, dan Devstral.
• Merancang dan mengimplementasikan AI agent dengan menggunakan model Mistral untuk kasus penggunaan di perusahaan dan pengembang.
• Mengintegrasikan sistem pengodean, konektor, dan data perusahaan ke dalam alur kerja agent.
• Memaksimalkan kinerja, biaya, dan ketaatan untuk agent yang dipower oleh Mistral.

Format Kursus

• Diskusi interaktif dan percakapan.
• Banyak latihan dan praktik.
• Implementasi langsung di lingkungan lab live.

Opsi Pemasangan Kursus

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

Python merupakan bahasa utama yang digunakan dalam pengembangan serta orkestrasi agen AI otonom. Pelatihan ini berfokus pada implementasi praktis dengan memanfaatkan SDK dan kerangka kerja modern seperti LangChain serta AutoGen untuk membuat, menghubungkan, serta mengelola alur kerja agen.

Pelatihan online langsung ini diselenggarakan oleh instruktur khususnya ditujukan bagi para insinyur backend tingkat menengah, insinyur platform, dan insinyur ML yang ingin menerapkan serta mengatur agen otonom dengan menggunakan perangkat lunak dan API berbasis Python.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Mengatur konfigurasi lingkungan pengembangan berbasis Python untuk sistem agen.
• Memanfaatkan SDK populer seperti LangChain dan AutoGen guna menciptakan agen yang fungsional.
• Mengintegrasikan berbagai perangkat lunak serta API untuk memperluas kemampuan agen.
• Mengorkestrasi alur kerja dan pola komunikasi antar banyak agen sekaligus.
• Menerapkan praktik terbaik dalam proses debugging, pengujian, serta pemeliharaan kode yang berhubungan dengan agen AI.

Bentuk Pelatihan

• Diskusi dan ceramah interaktif.
• Latihan pemrograman praktis serta demonstrasi langsung.
• Pembuatan proyek nyata yang mencakup seluruh alur kerja agen dari awal hingga akhir.

Opsi Penyesuaian Materi Pelatihan

• Jika Anda menginginkan modul pelatihan yang disesuaikan dengan kebutuhan, silakan hubungi kami untuk diskusi lebih lanjut.

Kursus ini mengajarkan teknik rekayasa praktis untuk merancang, membangun, menguji, serta menyebarkan sistem agensi (otonom) menggunakan Python. Topik yang dibahas meliputi siklus kerja agen, integrasi alat bantu, manajemen memori dan status, pola orkestrasi, mekanisme keamanan, serta pertimbangan operasional saat produksi.

Merupakan pelatihan online langsung yang dipandu instruktur, kursus ini ditujukan bagi para insinyur pembelajaran mesin tingkat menengah hingga lanjut, pengembang AI, dan insinyur perangkat lunak yang ingin membuat agen otonom yang andal dan siap digunakan dalam produksi dengan Python.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Merencanakan dan menerapkan siklus kerja agen serta alur pengambilan keputusan.
• Mengintegrasikan alat bantu eksternal beserta API guna meningkatkan kemampuan agen.
• Menerapkan arsitektur memori jangka pendek maupun jangka panjang untuk agen.
• Mengkoordinasikan berbagai tugas dalam format orkestrasi multi-langkah serta menggabungkan beberapa agen.
• Menerapkan praktik terbaik mengenai keamanan, pengendalian akses, dan observabilitas pada agen yang telah dikerahkan.

Bentuk Pelaksanaan Kursus

• Kuliah interaktif beserta diskusi.
• Laboratorium praktik dalam membangun agen menggunakan Python dan SDK populer.
• Latihan berbasis proyek yang menghasilkan prototipe siap pakai.

Opsi Penyesuaian Kursus

• Untuk mengajukan permintaan kursus yang disesuaikan dengan kebutuhan, silakan hubungi kami guna mengaturnya.

Pelatihan langsung tatap muka ini yang dipandu oleh instruktur (online atau onsite) ditujukan bagi para profesional tingkat lanjut yang ingin menguasai teknik penerapan dan pengelolaan agen AI di lingkungan produksi.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Merancang dan mengimplementasikan saluran penerapan AI yang skalabel.
• Memanfaatkan alat seperti Docker dan Kubernetes untuk melakukan kontainerisasi serta mengoordinasikan agen AI.
• Memantau dan mengoptimalkan kinerja agen AI dalam lingkungan produksi.
• Mengimplementasikan alur kerja CI/CD untuk penerapan agen AI.
• Memastikan kepatuhan terhadap persyaratan keamanan serta tata kelola data.

Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur, baik secara daring maupun tatap muka, dan ditujukan bagi para profesional AI tingkat lanjut yang ingin menguasai teknik-teknik pembelajaran penguatan serta menerapkannya untuk melatih agen AI dalam menyelesaikan masalah kompleks.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Memahami prinsip-prinsip dasar pembelajaran penguatan serta Proses Keputusan Markov (MDP).
• Merancang dan mengimplementasikan algoritma RL seperti Q-Learning, SARSA, serta Deep Q-Networks (DQN).
• Memanfaatkan kerangka kerja seperti OpenAI Gym beserta berbagai pustaka RL untuk aplikasi praktis.
• Melatih agen AI agar mampu mengatasi masalah pengambilan keputusan dalam dunia nyata yang memerlukan serangkaian langkah.
• Mengatasi berbagai tantangan, seperti keseimbangan antara eksplorasi dan eksploitasi serta proses konvergensi dalam pelatihan RL.

Pelatihan online langsung ini dipandu instruktur dan ditujukan bagi para pengembang AI tingkat menengah serta spesialis otomasi yang bermaksud mengintegrasikan fitur agenti ke dalam aplikasi berbasis AI.

Setelah menyelesaikan kursus ini, peserta akan mampu:

• Memahami dasar-dasar AI tipo agenti serta mekanisme pengambilan keputusan mandiri.
• Mengimplementasikan agen AI berorientasi tujuan yang mampu melakukan optimisasi diri.
• Menghubungkan beberapa agen guna menyelesaikan masalah kompleks secara bersama-sama.
• Meningkatkan kualitas interaksi antara AI dan manusia lewat strategi UX adaptif.
• Mengaplikasikan model AI tipo agenti di lingkungan dunia nyata.

Pelatihan langsung tatap muka ini dipimpin oleh instruktur dan ditujukan bagi para profesional AI tingkat lanjut yang ingin menguasai keterampilan untuk merancang, membangun, serta menerapkan sistem MAS guna menyelesaikan berbagai masalah dunia nyata yang kompleks.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, para peserta akan mampu:

• Memahami prinsip-prinsip arsitektur sistem multi-agen.
• Menerapkan strategi komunikasi, koordinasi, serta pengambilan keputusan dalam MAS.
• Menggunakan teori permainan untuk memodelkan interaksi antar agen dan menyelesaikan konflik.
• Memanfaatkan kerangka kerja seperti JADE guna menciptakan solusi MAS yang skalabel.
• Menghadapi tantangan utama dalam pengembangan MAS, termasuk skalabilitas, kepercayaan antar agen, serta perilaku yang muncul secara spontan.

Pelatihan langsung ini dipandu oleh instruktur, baik secara virtual maupun tatap muka, dan ditujukan bagi para profesional tingkat lanjut yang ingin mengembangkan serta mengoptimalkan sistem multi-agen menggunakan kerangka kerja Kecerdasan Buatan Agen.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami prinsip-prinsip dasar Kecerdasan Buatan Agen dalam lingkungan multi-agen.
• Mengembangkan agen berbasis kecerdasan buatan yang mampu berinteraksi secara mandiri.
• Menerapkan teknik pembelajaran penguatan untuk mengarahkan perilaku adaptif AI.
• Mengoptimalkan proses kolaborasi dan persaingan antar agen dalam satu sistem.
• Memanfaatkan Kecerdasan Buatan Agen dalam bidang robotika, pengembangan permainan, serta otomatisasi industri.

Pelatihan online langsung ini dipimpin oleh instruktur dan ditujukan bagi para analis bisnis tingkat menengah, pengembang RPA, serta profesional di bidang AI yang ingin memanfaatkan kekuatan agen AI untuk mengotomatisasi proses bisnis.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, para peserta akan mampu:

• Memahami peran agen AI dalam mengotomatisasi proses bisnis.
• Mengidentifikasi peluang otomatisasi di bidang-bidang bisnis utama.
• Membuat solusi berbasis AI untuk alur kerja layanan pelanggan, keuangan, serta manajemen rantai pasok.
• Mengintegrasikan agen AI dengan sistem RPA dan aplikasi bisnis yang sudah ada.
• Mengevaluasi serta mengoptimalkan strategi otomatisasi berbasis AI demi meningkatkan efisiensi.

Vertex AI Agent Builder merupakan lingkungan pengembangan tanpa kode atau dengan sedikit kode yang memungkinkan pembuatan agen cerdas. Agen-agen ini menggabungkan model generatif dengan teknik pembuatan konten berbasis pencarian (RAG), sehingga tim dapat secara cepat menciptakan agen yang memanfaatkan data perusahaan dan sistem pencarian untuk menghasilkan respons yang akurat serta sesuai konteks.

Pelatihan online langsung ini dipimpin oleh instruktur dan ditujukan bagi para praktisi tingkat menengah yang ingin merancang, mengonfigurasi, dan menerapkan agen cerdas dengan menggunakan Vertex AI Agent Builder serta pola RAG.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Merancang alur kerja agen secara efektif dengan bantuan Agent Builder.
• Menerapkan pipelin RAG yang memanfaatkan mekanisme pencarian serta penyimpanan vektor data.
• Mengintegrasikan sumber daya data perusahaan secara aman guna mendukung proses pengambilan informasi.
• Menilai dan menyempurnakan perilaku agen melalui pengujian serta analisis metrik yang relevan.

Bentuk Pelaksanaan Kursus

• Diskusi interaktif dan sesi tanya jawab.
• Praktik langsung dengan memanfaatkan Vertex AI Agent Builder serta komponen RAG.
• Latihan berbasis proyek untuk merancang dan menyempurnakan agen cerdas.

Opsi Penyesuaian Kursus

• Untuk mengajukan permintaan pelatihan yang disesuaikan dengan kebutuhan spesifik, silakan hubungi kami.

Pelatihan ini yang dipandu instruktur secara langsung di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan bagi pengembang game dan penyuka AI berlevel menengah yang ingin mengintegrasikan agen AI ke dalam aplikasi game dengan efektif.

Setelah pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengerti peran agen AI dalam game modern.
• Mengembangkan sistem pengambilan keputusan menggunakan pohon keputusan dan mesin negara terhingga.
• Implementasikan algoritma pencarian jalur seperti A* untuk navigasi dalam game.
• Menerapkan teknik pembelajaran penguatan untuk menciptakan perilaku AI yang adaptif.
• Mengoptimalkan kinerja AI untuk lingkungan game real-time.

LLM dan kerangka kerja agen otonom seperti AutoGen dan CrewAI sedang mendefinisikan ulang cara tim DevOps mengotomasi tugas-tugas seperti pelacakan perubahan, pembuatan pengujian, dan triase peringatan dengan mensimulasikan kolaborasi dan pengambilan keputusan yang menyerupai manusia.

Pelatihan langsung ini yang dibimbing oleh instruktur (daring atau tatap muka) ditujukan bagi para engineer tingkat lanjut yang ingin merancang dan mengimplementasikan alur kerja otomatisasi DevOps yang didukung oleh model bahasa besar (LLM) dan sistem multi-agen.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Integrasi agen berbasis LLM ke dalam alur kerja CI/CD untuk otomatisasi cerdas.
• Otomatisasi pembuatan pengujian, analisis commit, dan ringkasan perubahan menggunakan agen.
• Mengoordinasikan beberapa agen untuk triase peringatan, pembuatan respons, dan penyediaan rekomendasi DevOps.
• Membangun alur kerja yang didukung agen secara aman dan mudah dipelihara menggunakan kerangka kerja open-source.

Format Kursus

• Ceramah interaktif dan diskusi.
• Banyak latihan dan praktik.
• Implementasi langsung di lingkungan lab live-lab.

Opsi Kustomisasi Kursus

• Untuk meminta pelatihan yang dikhususkan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk pengaturan.

Pelatihan online langsung ini, yang dipandu oleh instruktur [6loc> (baik secara virtual maupun tatap muka), ditujukan bagi para profesional tingkat lanjut yang ingin memanfaatkan AI Agensi untuk pengambilan keputusan dalam skenario bisnis dan teknis yang kompleks.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami prinsip-prinsip pengambilan keputusan otonom dalam AI.
• Merancang serta mengimplementasikan agen AI yang beroperasi dengan intervensi manusia minimal.
• Mengintegrasikan AI Agensi ke dalam alur kerja otomatisasi dan sistem bisnis.
• Mengoptimalkan proses pengambilan keputusan yang didorong oleh AI demi efisiensi dan skalabilitas.
• Memastikan aspek kepatuhan regulasi, keamanan, serta pertimbangan etika dalam penerapan AI otonom.

Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur dan ditujukan bagi para profesional tingkat menengah yang ingin memperdalam pengetahuan mengenai perancangan serta pengembangan agen otonom untuk aplikasi praktis.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami konsep dasar terkait agen otonom.
• Menggali penerapan agen AI otonom dalam dunia nyata.
• Merancang, melatih, dan mengimplementasikan agen dengan menggunakan pembelajaran penguatan.
• Mengintegrasikan agen ke dalam sistem yang ada untuk tujuan otomatisasi dan pengambilan keputusan.
• Mengatasi pertimbangan etika serta tantangan dalam penerapan agen otonom.

Devstral merupakan sebuah framework open-source yang dirancang untuk membantu pembuatan dan pengoperasian agen pengkodean. Agen-agen ini mampu berinteraksi dengan basis kode, alat-alat pengembangan, serta API guna meningkatkan produktivitas para insinyur perangkat lunak.

Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur dan ditujukan bagi para insinyur pembelajaran mesin (ML), tim pengembangan alat, serta SRE yang sudah memiliki pengetahuan menengah hingga tingkat lanjut. Mereka diharapkan mampu merancang, mengimplementasikan, dan mengoptimalkan agen pengkodean dengan memanfaatkan Devstral.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta diharapkan dapat:

• Mengatur konfigurasi Devstral agar siap digunakan dalam pengembangan agen pengkodean.
• Merancang alur kerja yang efektif untuk eksplorasi dan modifikasi basis kode menggunakan agen.
• Mengintegrasikan agen pengkodean dengan berbagai alat pengembangan serta API.
• Menerapkan praktik terbaik dalam hal keamanan dan efisiensi saat melakukan penyebaran agen.

Bentuk Pelaksanaan Kursus

• Penyampaian materi secara interaktif disertai diskusi.
• Beragam latihan praktis untuk meningkatkan pemahaman.
• Penerapan konsep langsung dalam lingkungan laboratorium nyata.

Opsi Penyesuaian Kursus

• Jika Anda ingin permintaan pelatihan yang disesuaikan secara khusus, silakan hubungi kami untuk membahasnya.

Pelatihan online langsung ini ditujukan bagi para profesional tingkat pemula yang ingin memahami mekanisme kerja agen AI serta cara membuat sistem chatbot interaktif mereka sendiri.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami konsep dasar agen AI serta penerapannya.
• Mengenal prinsip-prinsip pemrosesan bahasa alami (NLP).
• Merancang alur percakapan yang logis untuk chatbot.
• Mengembangkan chatbot yang fungsional dengan menggunakan Python dan perangkat pendukungnya.
• Menerapkan chatbot tersebut agar dapat berinteraksi dengan pengguna nyata.

Pelatihan online langsung ini, yang dipandu oleh instruktur di Indonesia (baik secara online maupun pelatihan langsung tatap muka), ditujukan bagi para profesional tingkat pemula yang ingin memahami dan membuat agen AI sederhana untuk aplikasi nyata.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami konsep dasar mengenai agen AI.
• Mengidentifikasi berbagai jenis agen AI beserta penerapannya.
• Merancang dan mengimplementasikan agen AI dasar untuk tugas-tugas praktis.
• Mengenal berbagai alat serta kerangka kerja yang digunakan dalam pengembangan agen AI.

Pelatihan ini diselenggarakan secara langsung di Indonesia (online atau tatap muka) dan ditujukan bagi para pengembang serta praktisi cloud tingkat pemula hingga menengah yang ingin menggunakan Alibaba Cloud untuk membangun agen AI yang mampu mengotomatisasi tugas, menjawab pertanyaan, serta terhubung dengan sistem bisnis.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan memahami struktur arsitektur agen AI di Alibaba Cloud, mampu merancang alur kerja agen yang sederhana, mengintegrasikannya dengan sumber pengetahuan dan alat perusahaan, serta menerapkan dan memantau kinerjanya dalam lingkungan cloud.

Pelatihan online langsung ini di Indonesia ditujukan khusus bagi para profesional observabilitas serta SRE yang ingin mengintegrasikan LLM dan teknologi AI ke dalam proses pemantauan, pengiriman peringatan, serta analisis insiden mereka.

Seminar praktis tingkat lanjut ini ditujukan bagi para insinyur perangkat lunak, arsitek, pemimpin teknis, manajer rekayasa, serta tim pengiriman yang ingin memahami bagaimana Kecerdasan Buatan dapat mempercepat seluruh siklus pengiriman perangkat lunak, mulai dari analisis kebutuhan hingga penulisan kode yang siap diproduksi.

Pelatihan langsung tatap muka ini di Indonesia ditujukan bagi para pengembang dan profesional teknis tingkat pemula, menengah, maupun lanjutan yang ingin memanfaatkan Microsoft Azure untuk membangun, menguji, serta menerapkan agen AI dalam berbagai aplikasi bisnis.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu memahami arsitektur agen AI di Azure, membuat konfigurasi agen yang siap digunakan, mengintegrasikannya dengan sumber informasi perusahaan, serta menilai dan mempersiapkannya untuk implementasi nyata.

Pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka dalam Indonesia yang dibimbing oleh instruktur ini ditujukan bagi pengembang perangkat lunak dan tim DevOps yang ingin menggunakan CLI Tim OpenAI Codex untuk mengotomatisasi tugas pengkodean, meninjau kode, dan menjalankan alur kerja multi-langkah dari terminal.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu memasang dan mengonfigurasi CLI Tim OpenAI Codex, menjalankan tugas melalui prompt bahasa alami, mengelola mode persetujuan, serta mengintegrasikan dengan Git dan alur kerja CI.

Pelatihan langsung tatap muka ini di Indonesia ditujukan bagi para pengembang yang ingin memanfaatkan Moda Agen GitHub Copilot untuk mengembangkan fitur secara mandiri, melakukan pengujian, serta menyelesaikan proyek pemrograman berskala besar.

Setelah pelatihan ini selesai, peserta akan mampu mengaktifkan Moda Agen, merancang rencana serta melakukan iterasi dalam satu siklus agen, menjalankan perintah terminal, serta menerapkan manajemen tata kelola tingkat perusahaan.

Pelatihan langsung yang dipandu oleh instruktur di Indonesia (online live training atau onsite live training) ini ditujukan bagi para pengembang dan pemimpin tim yang ingin menggunakan Cursor untuk membangun fitur lebih cepat, melakukan refaktorisasi lintas file, serta mengelola alur kerja AI seluruh tim.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu menavigasi menggunakan Composer dan mode agen, menargetkan kode dengan obrolan aware konteks, menyiapkan ruang kerja tim, serta mengintegrasikan Cursor dengan kontrol versi.

Pelatihan langsung yang dibimbing oleh instruktur ini di Indonesia (online live training atau onsite live training) ditujukan untuk arsitek solusi tingkat menengah, insinyur AI, pengembang, dan tim produk teknis yang ingin menggunakan Tencent ADP untuk membangun agen AI enterprise dengan RAG, otomatisasi alur kerja, dan jaga-batas operasional.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu: mendesain agen berbasis ADP, membuat pipeline pengetahuan, mengoordinasikan alur kerja dan pola multi-agen, serta menerapkan jaga-batas produksi.

Pelatihan langsung yang dibimbing oleh instruktur di Indonesia (dalam format online live training atau onsite live training) ditujukan bagi pengembang dan praktisi teknis dari level pemula hingga tingkat lanjut, yang ingin memanfaatkan Google Cloud untuk membangun agen AI guna mengotomatisasi tugas, menggunakan berbagai alat, serta berinteraksi dengan data bisnis.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu: menjelaskan konsep dasar agen AI, membangun agen menggunakan Vertex AI, menyambungkan agen ke alat eksternal dan sumber data, serta men-sebar-an (deploy) agen untuk mendukung penggunaan dalam skenario bisnis.

Pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka yang dipandu instruktur di Indonesia ini ditujukan bagi pengembang dan profesional DevOps yang ingin memanfaatkan Hermes Agent untuk mengotomatisasi tugas pengembangan, mengelola infrastruktur, serta membangun alur kerja AI yang berkelanjutan.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu menginstal dan mengonfigurasi Hermes Agent, berinteraksi dengannya di berbagai platform, menggunakan lebih dari 40 alat bawaan, serta menyebarkannya di berbagai backend.

Pelatihan langsung tatap muka ini di Indonesia (online maupun secara langsung) ditujukan bagi para pengguna bisnis, tim operasional, dan profesional teknis yang ingin memanfaatkan Hermes Agent untuk mengotomatisasi pekerjaan, menciptakan proses berbasis AI yang dapat digunakan ulang, serta meningkatkan produktivitas tim.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu menjelaskan konsep dasar Hermes Agent, melakukan pengaturan dan pemanfaatan fitur utamanya, menyusun alur kerja yang praktis, serta menerapkan praktik operasional yang efektif.

Pelatihan langsung (online live training atau onsite live training) di Indonesia ini ditujukan bagi pengembang yang ingin menggunakan Hermes Agent untuk merancang dan menjalankan alur kerja AI lokal yang aman guna mendukung aktivitas pemrograman.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu: menjelaskan konsep Hermes Agent, menyiapkan lingkungan agen lokal yang aman, membangun alur kerja pemrograman praktis, dan menerapkan kontrol keamanan serta tata kelola.

Pelatihan langsung yang dibimbing oleh instruktur di Indonesia (online live training atau onsite live training) ditujukan bagi pengembang dan tim teknis yang ingin menggunakan Ollama dan model terbuka untuk membangun dan menjalankan solusi agentic AI pribadi pada infrastruktur internal.

Dalam pelatihan ini, peserta akan mampu: memasang dan mengonfigurasi Ollama, mengevaluasi dan menjalankan model terbuka secara lokal, membuat alur kerja agentic dan berbasis retrieval sederhana, serta menerapkan kontrol keamanan dan tata kelola (governance) untuk lingkungan yang teregulasi.

Pelatihan langsung yang dibimbing instruktur dalam Indonesia (online live training atau onsite live training) ini ditujukan bagi pengembang backend yang ingin membangun server alat kompatibel dengan MCP dan mengintegrasikannya dengan klien agen.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu merancang server MCP, mengubungkannya ke Claude Code dan OpenClaude, beralih antara berbagai protokol transportasi, serta mengelola registri alat internal.

Pelatihan online langsung ini dalam Indonesia diselenggarakan secara tatap muka atau virtual, dan ditujukan bagi para profesional di bidang AI tingkat pemula, menengah, hingga lanjutan yang ingin menggunakan MCP untuk menghubungkan asisten AI dengan alat-alat eksternal, data, serta layanan perusahaan.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu menjelaskan konsep-konsep dasar MCP, mengenali komponen arsitektur utama, menyusun integrasi sederhana, serta menerapkan praktik keamanan yang tepat.

Pelatihan langsung tatap muka ini dipimpin oleh instruktur di Indonesia (secara online atau tatap muka) dan ditujukan bagi para pengembang serta tim teknis pemula hingga menengah yang ingin menggunakan API OpenAI dalam membangun agen AI yang mampu melakukan penalaran, memanfaatkan alat bantu, serta menyelesaikan tugas-tugas bertahap.

Setelah mengikuti pelatihan ini, para peserta akan dapat merancang alur kerja agen, menghubungkannya dengan berbagai perangkat maupun sumber data eksternal, serta mengevaluasi perilaku dan kelayakan agen AI dalam konteks bisnis.

Pelatihan langsung tatap muka ini di Indonesia (online atau onsite) ditujukan bagi pengembang dan profesional teknis tingkat menengah hingga lanjut yang ingin memanfaatkan OpenClaw dalam merancang serta menjalankan agen AI praktis guna mengotomatisasi pekerjaan melalui percakapan serta integrasi alat.

Pada akhirnya, peserta akan mampu: menginstal dan mengonfigurasi OpenClaw, menghubungkannya dengan penyedia LLM, memanfaatkan berbagai skill untuk otomatisasi, serta menerapkan prinsip keamanan dan pengelolaan operasional yang tepat.

Pelatihan langsung tatap muka ini di Indonesia ditujukan bagi para pengembang senior yang ingin memanfaatkan Pi untuk menciptakan alur kerja agen terminal yang ringan dan dapat disesuaikan.

Di akhir pelatihan, peserta akan mampu menginstal Pi, memperluas kemampuannya melalui keterampilan TypeScript, menyelaraskan alur kerja dengan standar tim, serta membagikan ekstensi yang telah dibuat via npm.

Pelatihan langsung yang dipandu oleh instruktur ini di Indonesia (online atau onsite) ditujukan bagi developer yang ingin menggunakan Pi Coding Agent untuk menghasilkan kode, meninjau perubahan, dan merampingkan alur kerja pengembangan berbasis terminal.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu: menguraikan konsep Pi Coding Agent, menyiapkan dan menggunakan alat secara efektif, menerapkannya pada tugas pengkodean praktis, dan mengadopsi alur kerja tim yang aman.

Pelatihan langsung ini dipandu instruktur Indonesia, baik secara online maupun tatap muka, ditujukan bagi para pengembang yang ingin menggunakan Windsurf untuk mengembangkan fitur melalui percakapan, menjalankan alur kerja terminal di dalam IDE, serta merefaktorisasi seluruh basis kode mereka.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu memanfaatkan Cascade untuk navigasi kode, menjalankan perintah terminal di editor, mengandalkan fitur penyuntingan prediktif, serta menyesuaikan Windsurf agar sesuai dengan struktur teknologi khusus perusahaan mereka.