AI Agents Pelatihan Daring di Indonesia

Pelatihan online langsung atau tatap muka (online atau tatap muka) yang dipimpin oleh instruktur ini ditujukan untuk insinyur AI tingkat lanjut, pengembang robotika, dan spesialis otomasi yang ingin memanfaatkan DeepSeek untuk membangun agen AI cerdas dan sistem otonom.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami arsitektur dan kemampuan model AI DeepSeek.
• Mengintegrasikan DeepSeek ke dalam agen AI untuk pengambilan keputusan dan otomasi.
• Menerapkan teknik pembelajaran penguatan untuk melatih sistem otonom.
• Menerapkan agen otonom berbasis AI dalam 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.

Automasi berbasis AI menggabungkan fleksibilitas platform tanpa kode dengan kecerdasan model bahasa besar dan agen otonom untuk menciptakan sistem yang dapat di skalakan dan cerdas.

Pelatihan langsung (daring atau tatap muka) ini ditujukan bagi profesional tingkat menengah yang ingin mendesain, membangun, dan mengoptimalkan pipa automasi yang ditingkatkan dengan keputusan AI, orkestrasi, dan kemampuan eksekusi otonom.

Selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mendesain alur kerja otomatisasi tanpa kode yang ditingkatkan dengan interpretasi dan respons AI.
• Menggunakan rantai prompt, pemicu webhook, dan API untuk membangun aliran logika yang dapat di skalakan.
• Membuat aplikasi cerdas yang menghubungkan layanan dan menafsirkan data secara otonom.
• Memahami, mendesain, dan mendelegasikan agen AI yang dapat merencanakan dan melaksanakan tindakan berorientasi tujuan.

Format Kursus

• Sesi kuliah interaktif dan diskusi.
• Banyak latihan dan praktek.
• Implementasi hands-on dalam lingkungan lab langsung.

Opsi Pemaduan Kursus

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

Pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka ini, yang dipimpin instruktur, ditujukan untuk pengembang AI tingkat menengah, spesialis keamanan, dan petugas peraturan yang ingin merancang dan menerapkan agen AI yang aman sambil mengatasi keprihatinan etika dan ketahanan.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami risiko keamanan dan tantangan etika dalam pengembangan agen AI.
• Mengimplementasikan prinsip desain keamanan pertama untuk model AI.
• Menerapkan teknik ketahanan terhadap serangan untuk mencegah serangan pada agen AI.
• Memastikan kelayakan dengan pedoman AI etis dan standar peraturan.

Edge & Lightweight Agents adalah kursus praktis yang berfokus pada penyebaran beban kerja agen AI di perangkat dengan sumber daya terbatas. Peserta belajar membangun, mengoptimalkan, dan mengelola agen ringan yang mampu melakukan penalaran dan inferensi lokal, meningkatkan kecepatan, privasi, dan keterandalan dalam lingkungan terdistribusi. Kursus ini menekankan pada penyempurnaan performa, desain dengan latensi rendah, dan integrasi perangkat keras-perangkat lunak.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur (online atau tatap muka) ini ditujukan untuk profesional tingkat menengah yang ingin mengimplementasikan dan mengoptimalkan sistem agen on-device menggunakan Python dan framework AI edge.

Pada akhir pelatihan, peserta akan dapat:

• Memahami arsitektur dan tantangan menjalankan agen AI di perangkat edge.
• Mendesain loop agen ringan yang cocok untuk lingkungan terbatas.
• Mengimplementasikan inferensi lokal menggunakan TensorFlow Lite, PyTorch Mobile, dan ONNX.
• Menyatukan agen dengan sensor, aktuator, dan platform IoT.
• Mengoptimalkan performa, penggunaan energi, dan latensi untuk operasi real-time.

Format Kursus

• Ceramah interaktif dan demonstrasi praktis.
• Pengembangan praktis di lingkungan lokal atau emulasi.
• Pembelajaran berbasis proyek dan latihan implementasi yang dibimbing.

Opsi Penyesuaian Kursus

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

Pelatihan ini yang dibimbing instruktur secara langsung (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk pengembang AI, peneliti, dan insinyur multimedia dengan tingkat menengah hingga lanjut yang ingin membangun agen AI yang mampu memahami dan menghasilkan konten multimodal.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Membangun agen AI yang memproses dan mengintegrasikan data teks, gambar, dan suara.
• Menerapkan model multimodal seperti GPT-4 Vision dan Whisper ASR.
• Mengoptimalkan pipeline AI multimodal untuk efisiensi dan akurasi.
• Aplikasi agen AI multimodal di aplikasi dunia nyata.

Ini pelatihan yang dipimpin instruktur secara langsung di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan untuk para pengembang dan desainer tingkat pemula hingga menengah yang ingin memahami dan membangun asisten pribadi berbasis AI untuk berbagai kasus penggunaan.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami prinsip dasar asisten pribadi berbasis AI.
• Belajar dasar-dasar integrasi model bahasa dengan asisten cerdas.
• Membangun dan mengkustomisasi asisten pribadi menggunakan kerangka kerja dan alat AI.
• Mengembangkan asisten pribadi untuk aplikasi dunia nyata di berbagai 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 ini yang dipimpin instruktur, langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk insinyur robotika tingkat lanjut, peneliti AI, dan spesialis otomatisasi yang ingin mengembangkan sistem robotik autonom berbasiskan AI untuk tugas kompleks dan kolaborasi manusia-AI.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami peran agen AI dalam pengambilan keputusan robotik dan otomatisasi.
• Mengimplementasikan navigasi dan penghindaran rintangan yang didukung AI.
• Mengembangkan sistem robotik kolaborasi manusia-AI.
• Menggunakan sistem percepsi dan kontrol yang dipower AI dalam robot.

Kursus ini mengeksplorasi desain, koordinasi, dan implementasi sistem multi-agent (MAS) menggunakan Python. Peserta akan belajar cara membangun agen yang dapat berkomunikasi, bekerja sama, dan beradaptasi untuk mencapai tujuan bersama dalam lingkungan yang kompleks dan dinamis.

Pelatihan langsung ini (online atau tatap muka) ditujukan bagi profesional tingkat lanjut yang ingin mendesain dan mengimplementasikan sistem multi-agent untuk otomatisasi cerdas, simulasi, dan aplikasi pengambilan keputusan.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami arsitektur dan prinsip sistem multi-agent.
• Mengembangkan agen yang mampu berkomunikasi, berkordinasi, dan bernegosiasi.
• Menerapkan lingkungan terdistribusi untuk interaksi antar agen.
• Menggunakan pembelajaran penguatan dan perencanaan dalam konteks multi-agent.
• Menyimulasikan perilaku kooperatif dan kompetitif agen.
• Mendesain alur kerja hibrida yang menggabungkan manusia dan agen cerdas.

Format Kursus

• Ceramah langsung oleh instruktur dan demonstrasi langsung.
• Latihan praktis menggunakan kerangka kerja agen open-source.
• Proyek kelompok terapan yang menyimulasikan skenario multi-agent.

Pilihan Penyesuaian Kursus

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

Pelatihan langsung ini yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan untuk profesional keuangan tingkat menengah, analis risiko, dan insinyur AI yang ingin mengembangkan dan menerapkan solusi berbasis AI untuk otomatisasi layanan keuangan dan deteksi penipuan.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami peran AI dalam otomatisasi layanan keuangan dan deteksi penipuan.
• Membangun model AI untuk mendeteksi transaksi yang mencurigakan.
• Menggunakan pembelajaran mesin untuk penilaian risiko secara real-time.
• Menerapkan sistem pemantauan keuangan berbasis AI.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur secara langsung (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk profesional pelayanan pelanggan tingkat pemula hingga menengah, pengembang chatbot, dan tim otomatisasi yang ingin mengimplementasikan solusi berbasis AI untuk dukungan pelanggan dan otomatisasi pelayanan.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami dasar-dasar dukungan pelanggan berbasis AI.
• Mengembangkan dan mengintegrasikan chatbot AI untuk menanganani pertanyaan pelanggan.
• Menggunakan NLP dan machine learning untuk meningkatkan interaksi chatbot.
• Menggunakan AI agent dalam aplikasi pelayanan pelanggan dunia nyata.

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 ini, yang dipimpin oleh instruktur, diadakan secara langsung (online atau tatap muka) dan ditujukan untuk para pengembang AI tingkat pemula hingga menengah serta desainer UI/UX yang ingin mempelajari cara membangun, mengoptimalkan, dan menerapkan asisten virtual berbasis AI.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Merancang alur kerja AI conversational dan antarmuka UI/UX yang efektif.
• Mengimplementasikan model pengolahan bahasa alami (NLP) yang didukung AI.
• Mengintegrasikan asisten AI dengan API dan platform pihak ketiga.
• Menerapkan dan memelihara asisten AI untuk 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 adalah bahasa inti yang memperkuat pengembangan dan orkestrasi agen AI otonom. Dalam kursus ini, kami berfokus pada implementasi praktis menggunakan SDK dan kerangka modern seperti LangChain dan AutoGen untuk membangun, menghubungkan, dan mengelola alur kerja agen.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur ini (daring atau tatap muka) ditujukan kepada insinyur backend menengah, insinyur platform, dan insinyur ML yang ingin mengimplementasikan dan mengorkestrasi agen otonom menggunakan peralatan Python dan API.

Setelah pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mengatur dan mengonfigurasi lingkungan berbasis Python untuk sistem agen.
• Menggunakan SDK agen populer seperti LangChain dan AutoGen untuk membuat agen fungsional.
• Mengintegrasikan peralatan dan API untuk memperluas kapabilitas agen.
• Menyusun alur kerja multi-agen dan pola komunikasi.
• Menerapkan praktik terbaik untuk debugging, pengujian, dan pemeliharaan kode agen.

Format Kursus

• Kuliah interaktif dan diskusi.
• Latihan pemrograman praktis dan demo langsung.
• Proyek praktis membangun alur kerja agen end-to-end.

Opsi Penyesuaian Kursus

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

Google Antigravity adalah lingkungan pengembangan agentic yang dirancang untuk membangun agen otonom yang mampu merencanakan, bernalar, menulis kode, dan bertindak melalui kemampuan multimodal Gemini 3.

Pelatihan langsung ini (online atau tatap muka) ditujukan untuk profesional teknis tingkat lanjut yang ingin merancang, membangun, dan menyebarluaskan agen otonom menggunakan Gemini 3 dan lingkungan Antigravity.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan siap untuk:

• Membangun alur kerja otonom yang menggunakan Gemini 3 untuk bernalar, merencanakan, dan mengeksekusi.
• Mengembangkan agen di Antigravity yang dapat menganalisis tugas, menulis kode, dan berinteraksi dengan alat.
• Mengintegrasikan agen yang didorong oleh Gemini dengan sistem perusahaan dan API.
• Mengoptimalkan perilaku, keamanan, dan keandalan agen dalam lingkungan kompleks.

Format Kursus

• Demonstrasi ahli yang dikombinasikan dengan diskusi interaktif.
• Eksperimen praktis dalam pengembangan agen otonom.
• Implementasi praktis menggunakan Antigravity, Gemini 3, dan alat cloud pendukung.

Pilihan Penyesuaian Kursus

• Jika tim Anda memerlukan perilaku agen spesifik domain atau integrasi kustom, silakan hubungi kami untuk menyesuaikan programnya.

Kursus ini mengajarkan teknik-teknik praktis untuk merancang, membangun, menguji, dan menerapkan sistem agen (otonom) menggunakan Python. Kursus mencakup siklus agen, integrasi alat, manajemen memori dan status, pola orkestrasi, kontrol keamanan, dan pertimbangan produksi.

Kursus pelatihan langsung yang dipandu instruktur (online atau tatap muka) ini ditujukan untuk insinyur ML tingkat menengah hingga lanjut, pengembang AI, dan insinyur perangkat lunak yang ingin membangun agen otonom yang kuat dan siap produksi menggunakan Python.

Setelah pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Merancang dan mengimplementasikan siklus agen dan alur kerja pengambilan keputusan.
• Integrasi alat eksternal dan API untuk memperluas kemampuan agen.
• Mengimplementasikan arsitektur memori jangka pendek dan panjang untuk agen.
• Koordinasi orkestrasi multi-langkah dan komposisi agen.
• Menerapkan praktik terbaik keamanan, kontrol akses, dan observabilitas untuk agen yang diterapkan.

Format Kursus

• Ceramah interaktif dan diskusi.
• Laboratorium praktis membangun agen dengan Python dan SDK populer.
• Latihan berbasis proyek yang menghasilkan prototipe siap diterapkan.

Opsi Penyesuaian Kursus

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

Pelatihan ini, yang dipimpin oleh instruktur, secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin memahami teknik untuk menerapkan dan mengelola agen AI dalam lingkungan produksi.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mendesain dan mengimplementasikan pipa penerapan AI yang dapat diskala.
• Menggunakan alat seperti Docker dan Kubernetes untuk mengontainerisasi dan mengorestrasikan agen AI.
• Memantau dan mengoptimalkan agen AI dalam lingkungan produksi.
• Mengimplementasikan alur kerja CI/CD untuk penerapan agen AI.
• Memastikan kelayakan dengan persyaratan keamanan dan pengelolaan data.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur secara langsung (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk profesional AI tingkat lanjut yang ingin memahami teknik pembelajaran penegasan dan menerapkannya untuk melatih agen AI dalam menyelesaikan masalah kompleks.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami prinsip dasar pembelajaran penegasan dan Markov Decision Processes (MDPs).
• Mendeisain dan menerapkan algoritma RL seperti Q-Learning, SARSA, dan Deep Q-Networks (DQN).
• Menggunakan kerangka kerja seperti OpenAI Gym dan perpustakaan RL untuk aplikasi praktis.
• Melatih agen AI untuk menyelesaikan masalah pembuatan keputusan multi-tahap dunia nyata.
• Menangani tantangan seperti eksplorasi-eksploitasi trade-offs dan konvergensi dalam pelatihan RL.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur ini di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan untuk pengembang AI tingkat menengah dan spesialis otomasi yang ingin mengintegrasikan kapabilitas agentik ke dalam aplikasi berbasis AI.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami prinsip-prinsip AI agentik dan pengambilan keputusan mandiri.
• Menerapkan agen AI berbasis tujuan dengan teknik optimasi diri.
• Mengintegrasikan kolaborasi multi-agen untuk menyelesaikan masalah yang kompleks.
• Meningkatkan interaksi AI-manusia melalui pengalaman pengguna adaptif.
• Menjalankan model AI agentik dalam aplikasi dunia nyata.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional AI tingkat lanjut yang ingin menguasai keterampilan untuk merancang, membangun, dan menerapkan MAS yang memecahkan masalah dunia nyata yang kompleks.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami prinsip arsitektur sistem multi-agen.
• Menerapkan strategi untuk komunikasi, koordinasi, dan pengambilan keputusan di MAS.
• Terapkan teori permainan untuk memodelkan interaksi agen dan menyelesaikan konflik.
• Memanfaatkan kerangka kerja seperti JADE untuk menciptakan solusi MAS yang dapat diskalakan.
• Atasi tantangan seperti skalabilitas, kepercayaan, dan perilaku yang muncul di MAS.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur ini di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan bagi profesional tingkat lanjut yang ingin mengembangkan dan mengoptimalkan sistem multi-agen menggunakan kerangka kerja Agentic AI.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami prinsip-prinsip Agentic AI dalam lingkungan multi-agen.
• Mengembangkan agen yang dikendalikan oleh AI untuk berinteraksi secara otonom.
• Melaksanakan pembelajaran penguatan untuk perilaku AI adaptif.
• Mengoptimalkan kolaborasi dan persaingan multi-agen.
• Menerapkan Agentic AI dalam robotika, permainan, dan otomatisasi perusahaan.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur, secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk analis bisnis, pengembang RPA, dan profesional AI tingkat menengah yang ingin memanfaatkan kekuatan AI agents untuk otomatisasi proses bisnis.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami peran AI agents dalam otomatisasi proses bisnis.
• Mengidentifikasi peluang otomatisasi dalam bidang bisnis utama.
• Mengembangkan solusi berbasis AI untuk alur kerja pelayanan pelanggan, keuangan, dan rantai pasok.
• Mengintegrasikan AI agents dengan sistem RPA dan bisnis yang ada.
• Menevaluasi dan mengoptimalkan strategi otomatisasi AI untuk efisiensi.

Vertex AI Agent Builder adalah lingkungan no-code/low-code untuk membuat agen berbasis pemetaan data yang menggabungkan model generatif dengan Retrieval-Augmented Generation (RAG), memungkinkan tim dengan cepat membangun agen yang menggunakan data perusahaan dan pencarian untuk memberikan respons yang akurat dan sadar konteks.

Pelatihan langsung yang dibimbing instruktur (online atau onsite) ini ditujukan bagi praktisi dengan tingkat menengah yang ingin merancang, mengonfigurasi, dan menyebarkan agen cerdas menggunakan Vertex AI Agent Builder dan pola RAG.

Dan akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mendesain alur kerja agen berbasis pemetaan data menggunakan Agent Builder.
• Mengimplementasikan alur kerja RAG dengan pencarian dan penyimpanan vektor.
• Integrasi sumber data perusahaan secara aman untuk pengambilan data.
• Menilai dan mengembangkan perilaku agen melalui pengujian dan metrik.

Format Kursus

• Interaksi kuliah dan diskusi.
• Laboratorium langsung menggunakan komponen Vertex AI Agent Builder dan RAG.
• Latihan berbasis proyek untuk membangun dan menyempurnakan agen.

Pilihan Kustomisasi Kursus

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

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 langsung ini (online atau tatap muka) ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin memanfaatkan AI Agentik untuk pengambilan keputusan dalam skenario bisnis dan teknis yang kompleks.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami prinsip-prinsip pengambilan keputusan mandiri dalam AI.
• Mendesain dan mengimplementasikan agen AI yang beroperasi dengan intervensi manusia minimal.
• Mengintegrasikan AI Agentik ke dalam alur kerja otomatisasi dan sistem bisnis.
• Mengoptimalkan proses pengambilan keputusan berbasis AI untuk efisiensi dan skalabilitas.
• Menjamin ketaatan, keamanan, dan pertimbangan etis dalam autonomi AI.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat menengah yang ingin mendalami lebih dalam desain dan pengembangan agen otonom untuk aplikasi praktis.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami konsep dasar agen otonom.
• Jelajahi aplikasi dunia nyata dari agen AI otonom.
• Rancang, latih, dan implementasikan agen menggunakan pembelajaran penguatan.
• Integrasikan agen ke dalam sistem yang ada untuk otomatisasi dan pengambilan keputusan.
• Atasi pertimbangan etika dan tantangan dalam penerapan agen otonom.

Devstral adalah kerangka kerja sumber terbuka yang dirancang untuk membangun dan menjalankan agen pemrograman yang dapat berinteraksi dengan basis kode, alat pengembang, dan API untuk meningkatkan produktivitas rekayasa.

Pelatihan ini yang dikemudikan instruktur (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk insinyur ML tingkat menengah hingga tingkat lanjut, tim pengembangan alat pengembang, dan SRE yang ingin merancang, menerapkan, dan memoptimalkan agen pemrograman menggunakan Devstral.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menyetel dan mengkonfigurasi Devstral untuk pengembangan agen pemrograman.
• Merancang alur kerja agentik untuk eksplorasi dan modifikasi basis kode.
• Mengintegrasikan agen pemrograman dengan alat pengembang dan API.
• Menerapkan praktik terbaik untuk penyebaran agen yang aman dan efisien.

Format Kursus

• Perkuliahan interaktif dan diskusi.
• Banyak latihan dan praktek.
• Implementasi praktis dalam lingkungan lab langsung.

Opsi Kustomisasi Kursus

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

Pelatihan ini yang dipimpin oleh instruktur, dalam format pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka, ditujukan untuk profesional pemula yang ingin memahami cara kerja AI agents dan membangun sistem chatbot interaktif mereka sendiri.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami dasar-dasar AI agents dan aplikasi mereka.
• Menjelajahi prinsip-prinsip natural language processing (NLP).
• Mendesain alur percakapan untuk chatbot.
• Membangun chatbot yang berfungsi menggunakan Python dan alat-alat terkait.
• Menyiapkan chatbot untuk berinteraksi dengan pengguna yang sebenarnya.

Kursus pelatihan langsung ini (online atau tatap muka) ditujukan untuk profesional tingkat pemula yang ingin memahami dan membuat AI agents sederhana untuk aplikasi dunia nyata.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami konsep dasar AI agents.
• Mengidentifikasi jenis-jenis AI agents dan aplikasinya.
• Mendesain dan mengimplementasikan AI agents dasar untuk tugas praktis.
• Menjelajahi alat dan kerangka kerja untuk membangun AI agents.

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

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu: memahami arsitektur agen AI di Alibaba Cloud, membangun alur kerja agen sederhana, menghubungkan agen dengan pengetahuan dan alat perusahaan, serta mendeploy dan memantau agen dalam lingkungan cloud.

Seminar praktik tingkat lanjut ini dirancang untuk insinyur perangkat lunak, arsitek, pemimpin teknis, manajer teknik, dan tim pengiriman yang ingin memahami bagaimana Kecerdasan Buatan dapat mempercepat seluruh siklus hidup pengiriman perangkat lunak, mulai dari analisis kebutuhan hingga kode siap produksi.

Pelatihan langsung yang dibimbing oleh instruktur dalam Indonesia (online atau onsite) ini ditujukan untuk pengembang dan profesional teknis dengan level pemula / menengah / lanjutan yang ingin menggunakan Microsoft Azure untuk membangun, menguji, dan mengimplementasikan agen AI untuk aplikasi bisnis.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat: memahami arsitektur agen AI di Azure, membuat dan mengonfigurasi agen yang berfungsi, menghubungkan agen ke sumber pengetahuan bisnis, mengevaluasi dan mempersiapkan agen untuk deployment.

Pelatihan langsung yang dibimbing instruktur di <lok> (online atau onsite) ini ditujukan untuk pengembang perangkat lunak dan tim DevOps yang ingin menggunakan OpenAI Codex CLI untuk otomatisasi tugas pengkodean, review kode, dan menjalankan alur kerja multi-langkah dari terminal.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu menginstal dan mengkonfigurasi Codex CLI, menjalankan tugas melalui prompt bahasa alami, mengelola mode persetujuan, dan mengintegrasikannya dengan Git dan alur kerja CI.

Pelatihan langsung ini dalam Indonesia (online live training atau onsite live training) ditujukan bagi para pengembang yang ingin menggunakan Mode Agen GitHub Copilot untuk membangun fitur secara otonom, menjalankan tes, dan mengelola tugas-tugas coding yang lebih besar.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu mengaktifkan Mode Agen, merencanakan dan beriterasi dalam loop agen, mengeksekusi perintah terminal, dan menerapkan tata kelola perusahaan.

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

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

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur ini di Indonesia (daring atau tatap muka) ditujukan bagi arsitek solusi tingkat menengah, insinyur AI, pengembang, serta tim produk teknis yang ingin memanfaatkan Tencent ADP untuk membangun agen AI perusahaan dengan RAG, otomatisasi alur kerja, dan pengaman operasional.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu: merancang agen berbasis ADP, membuat pipa pengetahuan, mengoordinasikan pola alur kerja dan multi-agen, serta menerapkan pengaman produksi.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur ini di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan bagi pengembang tingkat pemula / menengah / lanjutan serta praktisi teknis yang ingin menggunakan Google Cloud untuk membangun agen AI yang dapat mengotomatisasi tugas, menggunakan alat, dan bekerja dengan data bisnis.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu: menjelaskan konsep agen AI, membangun agen dengan Vertex AI, menghubungkan agen ke alat dan data eksternal, serta menerapkan agen untuk kasus penggunaan bisnis.

Pelatihan langsung yang dipimpin oleh instruktur ini Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan untuk pengembang dan profesional DevOps yang ingin menggunakan Hermes Agent untuk mengotomatisasi tugas pengembangan, mengelola infrastruktur, dan membangun alur kerja AI yang persisten.

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

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

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu: memahami dasar-dasar Hermes Agent, menyiapkan dan menggunakan fitur inti, membangun alur kerja praktis, serta menerapkan praktik operasional yang baik.

Pelatihan langsung yang dipimpin oleh instruktur ini (online atau tatap muka) 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 yang praktis, serta menerapkan kontrol keamanan dan tata kelola.

Pelatihan langsung yang dipimpin oleh instruktur ini di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan bagi pengembang dan tim teknis yang ingin menggunakan Ollama serta model terbuka untuk membangun dan menjalankan solusi AI agens pribadi di infrastruktur internal.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu: menginstal dan mengkonfigurasi Ollama, mengevaluasi dan menjalankan model terbuka secara lokal, membuat alur kerja agens sederhana berbasis pengambilan informasi, serta menerapkan kontrol keamanan dan tata kelola untuk lingkungan yang teregulasi.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur ini di Indonesia (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan bagi pengembang backend yang ingin membangun server alat yang kompatibel dengan MCP dan mengintegrasikannya dengan klien agen.

Dengan berakhirnya pelatihan ini, peserta akan mampu mengimplementasikan server MCP, menghubungkannya ke Claude Code dan OpenClaude, beralih transport, dan memelihara registri alat internal.

Pelatihan langsung yang dipimpin oleh instruktur ini di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan bagi profesional AI tingkat pemula / menengah / lanjut yang ingin menggunakan MCP untuk menghubungkan asisten AI dengan alat eksternal, data, dan layanan perusahaan.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu: menjelaskan konsep MCP, mengidentifikasi komponen arsitektur kunci, menyiapkan integrasi dasar, dan menerapkan praktik terbaik terkait keamanan.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur ini di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan bagi pengembang tingkat pemula hingga menengah dan tim teknis yang ingin menggunakan OpenAI APIs untuk membangun agen AI yang dapat bernalar, menggunakan alat, dan menyelesaikan tugas multi-langkah.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu: merancang alur kerja agen, menghubungkan alat dan data eksternal, mengelola konteks dan respons, serta menguji agen untuk penggunaan bisnis.

Pelatihan langsung ini (online atau tatap muka) ditujukan kepada pengembang tingkat menengah/tinggi dan profesional teknis yang ingin menggunakan OpenClaw untuk membangun dan menjalankan agen AI praktis yang otomatisasi pekerjaan melalui chat dan integrasi alat.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu: menginstal dan mengonfigurasi OpenClaw, terhubung dengan penyedia LLM, menggunakan dan menyesuaikan keterampilan untuk otomatisasi, serta menerapkan pengaman dasar keamanan dan operasional.

Pelatihan langsung dalam Indonesia (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ini ditujukan bagi pengembang senior yang ingin menggunakan Pi untuk membangun alur kerja agen terminal yang ringan dan dapat disesuaikan.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu menginstal Pi, memperluasnya dengan keterampilan TypeScript, menyesuaikan alur kerja sesuai standar tim, serta membagikan ekstensi melalui npm.

Pelatihan online langsung atau tatap muka (online atau onsite) yang dipimpin oleh instruktur ini ditujukan untuk pengembang yang ingin menggunakan Pi Coding Agent untuk menghasilkan kode, meninjau perubahan, dan menyederhanakan alur kerja pengembangan berbasis terminal.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat menjelaskan konsep Pi Coding Agent, mengatur dan menggunakan alat tersebut secara efektif, menerapkannya pada tugas pengkodean praktis, serta mengadopsi alur kerja tim yang aman.

Pelatihan langsung dipandu instruktur ini Indonesia (online live training atau onsite live training) ditujukan bagi pengembang yang ingin menggunakan Windsurf untuk membangun fitur secara konversasional, menjalankan alur kerja terminal di dalam IDE, serta melakukan refactoring di seluruh basis kode.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu menggunakan Cascade untuk navigasi, menjalankan perintah terminal di dalam editor, memanfaatkan penyuntingan prediktif, serta menyesuaikan Windsurf untuk tumpukan teknologi propietaris.