Machine Learning Pelatihan Daring di Indonesia

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat pemula yang ingin memahami konsep model terlatih dan mempelajari cara menerapkannya untuk memecahkan masalah dunia nyata tanpa membangun model dari awal.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami konsep dan manfaat model pra-terlatih.
• Jelajahi berbagai arsitektur model pra-terlatih dan kasus penggunaannya.
• Menyempurnakan model yang telah dilatih sebelumnya untuk tugas-tugas tertentu.
• Menerapkan model yang telah dilatih sebelumnya dalam proyek pembelajaran mesin sederhana.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ditujukan untuk peserta dengan berbagai tingkat keahlian yang ingin memanfaatkan platform Google AutoML untuk membuat chatbot yang disesuaikan untuk berbagai aplikasi.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami dasar-dasar pengembangan chatbot.
• Navigasikan Google Cloud Platform dan akses AutoML.
• Siapkan data untuk melatih model chatbot.
• Latih dan evaluasi model chatbot khusus menggunakan AutoML.
• Terapkan dan integrasikan chatbot ke berbagai platform dan saluran.
• Pantau dan optimalkan kinerja chatbot dari waktu ke waktu.

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.

Kubeflow adalah platform open-source yang dirancang untuk mempermudah pembuatan, pelatihan, dan penyebaran beban kerja machine learning di Kubernetes.

Pelatihan ini dipandu oleh instruktur (online atau tatap muka) ditujukan bagi profesional tingkat pemula hingga menengah yang ingin membangun alur kerja ML yang handal menggunakan Kubeflow.

Setelah selesai pelatihan ini, peserta akan mendapatkan keterampilan untuk:

• Menavigasi ekosistem dan komponen inti Kubeflow.
• Membuat alur kerja yang dapat direproduksi dengan Kubeflow Pipelines.
• Menjalankan pekerjaan pelatihan skalabel di Kubernetes.
• Menyajikan model machine learning secara efisien menggunakan Kubeflow Serving.

Format Pelatihan

• Penyajian yang dipandu dan diskusi kolaboratif.
• Latihan praktik dengan komponen Kubeflow asli.
• Latihan praktis untuk membangun alur kerja ML end-to-end.

Opsi Penyesuaian Pelatihan

• Versi yang disesuaikan dari pelatihan ini dapat diatur untuk sesuai dengan tumpukan teknologi dan persyaratan proyek tim Anda.

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 profesional tingkat lanjut yang ingin memahami teknologi di balik sistem autonom.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta dapat:

• Mengembangkan dan menerapkan model AI untuk pengambilan keputusan autonom.
• Mengembangkan algoritma kontrol untuk navigasi autonom dan penghindaran halangan.
• Menyatukan keamanan dan keterandalan pada sistem autonom yang diproduksi oleh AI.
• Mengintegrasikan sistem autonom dengan kerangka kerja robotika dan AI yang ada.

Pelatihan ini dipandu instruktur secara langsung di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin memperdalam pemahaman mereka tentang computer vision dan mengeksplorasi kemampuan TensorFlow untuk mengembangkan model visi canggih menggunakan Google Colab.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Membuat dan melatih convolutional neural networks (CNNs) menggunakan TensorFlow.
• Memanfaatkan Google Colab untuk pengembangan model berbasis cloud yang skala besar dan efisien.
• Mengimplementasikan teknik preprocessing gambar untuk tugas-tugas computer vision.
• Menerapkan model visi komputer untuk aplikasi dunia nyata.
• Menggunakan transfer learning untuk meningkatkan kinerja model CNN.
• Memvisualisasikan dan menginterpretasikan hasil dari model klasifikasi gambar.

Pelatihan langsung ini dipandu instruktur di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan kepada profesional tingkat lanjut yang ingin meningkatkan pengetahuan mereka tentang model pembelajaran mesin, memperbaiki keterampilan dalam penyetelan hyperparameter, dan belajar bagaimana menerapkan model secara efektif menggunakan Google Colab.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengimplementasikan model pembelajaran mesin tingkat lanjut menggunakan framework populer seperti Scikit-learn dan TensorFlow.
• Mengoptimalkan kinerja model melalui penyetelan hyperparameter.
• Menerapkan model pembelajaran mesin dalam aplikasi nyata menggunakan Google Colab.
• Berkolaborasi dan mengelola proyek-proyek pembelajaran mesin berskala besar di Google Colab.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau tatap muka) ini ditujukan kepada profesional level menengah yang ingin menerapkan teknik AI untuk mengoptimalkan manajemen hasil dalam produksi semikonduktor.

Pada akhir pelatihan, peserta akan dapat:

• Menganalisis data produksi untuk mengidentifikasi faktor yang mempengaruhi tingkat hasil.
• Mengimplementasikan algoritma AI untuk meningkatkan proses manajemen hasil.
• Mengoptimalkan parameter produksi untuk mengurangi cacat dan meningkatkan hasil.
• Mengintegrasikan manajemen hasil berbasis AI ke dalam alur kerja produksi yang ada.

Pelatihan ini dipimpin instruktur secara langsung di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan untuk para profesional bisnis dan AI tingkat menengah yang ingin mengaplikasikan machine learning dalam bisnis, peramalan, dan sistem yang didukung oleh AI menggunakan kasus studi nyata dan alat berbasis Python.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami bagaimana machine learning sesuai dalam AI dan strategi bisnis.
• Mengaplikasikan teknik belajar yang diawasi dan tidak diawasi untuk masalah bisnis yang terstruktur.
• Pra-pemrosesan dan mengubah data untuk pemodelan.
• Menggunakan jaringan sarang laba-laba untuk tugas klasifikasi dan prediksi.
• Melakukan peramalan penjualan menggunakan metode statistik dan berbasis ML.
• Mengimplementasikan clustering dan penambangan aturan asosiasi untuk segmenasi pelanggan dan penemuan pola.

Ini adalah pelatihan langsung (online atau tatap muka) yang dibimbing oleh instruktur untuk para profesional tingkat lanjut yang ingin menerapkan teknologi AI terdepan untuk otomatisasi desain semikonduktor, meningkatkan efisiensi, akurasi, dan inovasi dalam desain dan verifikasi chip.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Menerapkan teknik AI tingkat lanjut untuk memoptimalkan proses desain semikonduktor.
• Mengintegrasikan model pembelajaran mesin ke dalam alat EDA untuk verifikasi desain yang lebih baik.
• Mengembangkan solusi yang didukung AI untuk tantangan desain yang kompleks dalam pembuatan chip.
• Memanfaatkan jaringan sarana untuk meningkatkan akurasi dan kecepatan otomatisasi desain.

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

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

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

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur ini (online atau tatap muka) ditujukan bagi profesional tingkat menengah yang ingin memahami dan menerapkan teknik AI untuk mengoptimalkan proses fabrikasi semikonduktor.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami metodologi AI untuk optimasi proses dalam fabrikasi chip.
• Menerapkan model AI untuk meningkatkan hasil produksi dan mengurangi cacat.
• Menganalisis data proses untuk mengidentifikasi parameter kunci yang perlu dioptimalkan.
• Menerapkan teknik pembelajaran mesin untuk menyetel ulang proses manufaktur semikonduktor.

Pelatihan ini dipimpin oleh instruktur secara langsung di Indonesia (online atau tatap muka) dan ditujukan untuk peserta tingkat menengah yang ingin mengautomasikan dan mengelola alur kerja machine learning, termasuk pelatihan model, validasi, dan penyebaran menggunakan Apache Airflow.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu untuk:

• Mengatur Apache Airflow untuk orkestrasi alur kerja machine learning.
• Mengautomasikan tugas-tugas pra-pemrosesan data, pelatihan model, dan validasi.
• Mengintegrasikan Airflow dengan kerangka kerja dan alat machine learning.
• Menggunakan pipa terautomasi untuk menyebarkan model machine learning.
• Memantau dan mengoptimalkan alur kerja machine learning di produksi.

Pelatihan ini dipandu instruktur (online atau tatap muka) ditujukan kepada para data scientist dan pengembang berlevel menengah yang ingin menerapkan algoritma machine learning secara efisien menggunakan lingkungan Google Colab.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengatur dan menavigasi Google Colab untuk proyek machine learning.
• Memahami dan menerapkan berbagai algoritma machine learning.
• Menggunakan perpustakaan seperti Scikit-learn untuk menganalisis dan memprediksi data.
• Menerapkan model pembelajaran terawasi dan tidak terawasi.
• Mengoptimalkan dan mengevaluasi model machine learning secara efektif.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin mengeksplorasi teknik XAI tercanggih untuk model pembelajaran mendalam, dengan fokus pada pembangunan sistem AI yang dapat ditafsirkan.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami tantangan keterjelasan dalam pembelajaran mendalam.
• Menerapkan teknik XAI tingkat lanjut untuk jaringan saraf.
• Menafsirkan keputusan yang dibuat oleh model pembelajaran mendalam.
• Mengevaluasi keseimbangan antara kinerja dan transparansi.

Ini adalah pelatihan langsung (online atau tatap muka) yang dipimpin instruktur untuk para profesional tingkat pemula yang ingin memahami dan menerapkan teknologi AI dalam industri manufaktur semikonduktor.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami prinsip dasar AI dan bagaimana mereka diterapkan dalam manufaktur semikonduktor.
• Mengidentifikasi area dalam manufaktur semikonduktor di mana AI dapat diimplementasikan dengan efektif.
• Menggunakan alat dan teknik AI untuk meningkatkan efisiensi produksi dan kontrol kualitas.
• Menerapkan model AI dasar untuk mengoptimalkan proses manufaktur.

Pelatihan ini dibimbing oleh instruktur, baik pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka, ditujukan bagi para ilmuwan data dan pengembang yang ingin menggunakan model pemodelan belajar mesin ML.NET untuk secara otomatis menentukan proyeksi dari analisis data yang telah dieksekusi untuk aplikasi perusahaan.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu untuk:

• Memasang ML.NET dan mengintegrasikannya ke dalam lingkungan pengembangan aplikasi.
• Memahami prinsip-prinsip pembelajaran mesin di balik alat dan algoritma ML.NET.
• Membangun dan melatih model pembelajaran mesin untuk melakukan prediksi dengan data yang disediakan secara cerdas.
• Mengukur kinerja model pembelajaran mesin menggunakan metrik ML.NET.
• Memaksimalkan ketepatan model pembelajaran mesin yang ada berdasarkan kerangka ML.NET.
• Mengaplikasikan konsep pembelajaran mesin ML.NET ke aplikasi ilmu data lainnya.

Pelatihan ini dipimpin instruktur (online atau tatap muka) ditujukan untuk profesional data tingkat menengah yang ingin menerapkan teknik machine learning pada masalah bisnis berbasis data, termasuk peramalan penjualan dan pemodelan prediktif menggunakan jaringan saraf.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• 
  Memahami konsep dan jenis machine learning yang inti.
  


• 
  Menerapkan algoritma kunci untuk klasifikasi, regresi, klastering, dan analisis asosiasi.
  


• 
  Melakukan analisis data eksplorasi dan persiapan data menggunakan Python.
  


• 
  Menggunakan jaringan saraf untuk tugas pemodelan nonlinier.
  


• 
  Menerapkan analisis prediktif untuk peramalan bisnis, termasuk data penjualan.
  


• 
  Mengevaluasi dan mengoptimalkan kinerja model menggunakan teknik visual dan statistik.
  

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

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

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

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur secara langsung (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk profesional cybersecurity tingkat menengah hingga tingkat lanjut yang ingin meningkatkan keterampilan mereka dalam deteksi ancaman dan respons insiden yang didukung oleh AI.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mengimplementasikan algoritma AI tingkat lanjut untuk deteksi ancaman waktu nyata.
• Menyesuaikan model AI untuk tantangan cybersecurity tertentu.
• Mengembangkan alur kerja otomatisasi untuk respons ancaman.
• Memastikan alat keamanan yang didukung oleh AI terhadap serangan lawan.

Pelatihan ini yang dipandu instruktur (online atau tatap muka) ditujukan untuk profesional keamanan siber tingkat pemula yang ingin mempelajari cara memanfaatkan AI untuk meningkatkan kemampuan deteksi dan respons terhadap ancaman.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami aplikasi AI dalam keamanan siber.
• Menerapkan algoritma AI untuk deteksi ancaman.
• Otomatisasi respons insiden dengan alat AI.
• Mengintegrasikan AI ke dalam infrastruktur keamanan siber yang ada.

Pelatihan langsung yang dipandu oleh instruktur ini Indonesia (online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan bagi para biologiwan yang ingin memahami cara kerja AlphaFold dan menggunakan model AlphaFold sebagai panduan dalam studi eksperimen mereka.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami prinsip-prinsip dasar AlphaFold.
• Mengetahui cara kerja AlphaFold.
• Mengetahui cara menginterpretasikan prediksi dan hasil AlphaFold.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau tatap muka) ini ditujukan bagi pengembang dan data scientist pemula hingga menengah yang ingin mempelajari dasar-dasar LightGBM dan mengeksplorasi teknik-teknik lanjutan.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Menginstal dan mengonfigurasi LightGBM.
• Memahami teori di balik gradient boosting dan algoritma pohon keputusan
• Menggunakan LightGBM untuk tugas-tugas machine learning dasar dan lanjutan.
• Melaksanakan teknik-teknik lanjutan seperti feature engineering, tuning hyperparameter, dan interpretasi model.
• Mengintegrasikan LightGBM dengan kerangka kerja machine learning lainnya.
• Menyelesaikan masalah umum dalam LightGBM.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk analis data tingkat menengah yang ingin mempelajari cara menggunakan RapidMiner untuk memperkirakan dan memproyeksikan nilai dan memanfaatkan alat analitis untuk peramalan deret waktu.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Pelajari cara menerapkan metodologi CRISP-DM, pilih algoritma pembelajaran mesin yang tepat, dan tingkatkan konstruksi dan kinerja model.
• Gunakan RapidMiner untuk memperkirakan dan memproyeksikan nilai, dan memanfaatkan alat analitis untuk peramalan deret waktu.

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

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

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

Tujuan dari kursus ini adalah untuk memberikan kemampuan umum dalam menerapkan metode Machine Learning secara praktis. Melalui penggunaan bahasa pemrograman Python dan berbagai perpustakaannya, serta berdasarkan banyak contoh praktis, kursus ini mengajarkan bagaimana menggunakan blok bangunan terpenting dari Machine Learning, membuat keputusan dalam pemodelan data, menafsirkan hasil algoritma, dan memvalidasi hasil.

Tujuan kami adalah memberikan keterampilan kepada Anda untuk memahami dan menggunakan alat-alat paling dasar dari kotak peralatan Machine Learning dengan percaya diri serta menghindari jebakan-jebakan umum dalam aplikasi Data Science.

AI Terapan dari Nol dalam Python membekali para programmer dan analis data dengan teknik dasar untuk membangun solusi machine learning dari awal menggunakan Python. Menutupi prinsip-prinsip inti pembelajaran terawasi (klasifikasi dan regresi), pembelajaran tanpa pengawasan (clustering dan deteksi anomali), serta arsitektur jaringan saraf tingkat lanjut. Memeriksa metode yang terbukti untuk bekerja dengan scikit-learn, Apache Spark MLlib, dan Jupyter notebooks untuk pengembangan AI secara langsung. Membantu profesional mengimplementasikan model ML praktis, mengevaluasi keterbatasan algoritma, dan menyelesaikan proyek terapan untuk pemecahan masalah di dunia nyata.

Deep Reinforcement Learning (DRL) mengkombinasikan prinsip-prinsip reinforcement learning dengan arsitektur deep learning untuk memungkinkan agen membuat keputusan melalui interaksi dengan lingkungannya. Ini menjadi dasar banyak kemajuan AI modern seperti kendaraan otonom, kontrol robotika, trading algoritmik, dan sistem rekomendasi adaptif. DRL memungkinkan agen buatan untuk belajar strategi, memoptimalkan kebijakan, dan membuat keputusan autonomi berdasarkan pembelajaran berdasarkan penghargaan melalui metode uji dan kesalahan.

Pelatihan ini, yang dikonduksi oleh instruktur (online atau langsung tatap muka), ditujukan untuk pengembang dan ilmuwan data dengan tingkat menengah yang ingin mempelajari dan menerapkan teknik Deep Reinforcement Learning untuk membangun agen cerdas yang mampu mengambil keputusan autonomi dalam lingkungan yang kompleks.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami dasar-dasar teori dan prinsip-prinsip matematika Reinforcement Learning.
• Menerapkan algoritma RL utama termasuk Q-Learning, Policy Gradients, dan metode Actor-Critic.
• Membangun dan melatih agen Deep Reinforcement Learning menggunakan TensorFlow atau PyTorch.
• Menerapkan DRL pada aplikasi dunia nyata seperti permainan, robotika, dan optimisasi keputusan.
• Memperbaiki, memvisualisasikan, dan memoptimalkan kinerja pelatihan menggunakan alat modern.

Format Pelatihan

• Perkuliahan interaktif dan diskusi terarah.
• Latihan praktis dan penerapan praktis.
• Demonstrasi live coding dan aplikasi berbasis proyek.

Opsi Pengkustoman Pelatihan

• Untuk meminta versi kustom dari pelatihan ini (misalnya, menggunakan PyTorch bukan TensorFlow), silakan hubungi kami untuk mengatur.

Mengkaji dasar-dasar kecerdasan buatan mengungkap bagaimana teknologi cerdas mengubah strategi digital, otomatisasi, dan pengambilan keputusan dalam operasional perusahaan. Kursus ini membahas konsep inti yang meliputi sejarah AI, kerangka pemecahan masalah, representasi pengetahuan, penalaran dalam ketidakpastian, serta paradigma pembelajaran mesin, bersama dengan aspek komunikasi, persepsi, dan tindakan otonom. Materi ini membimbing para eksekutif dan arsitek untuk mengevaluasi peluang transformasi berbasis AI, menilai tren teknologi yang sedang berkembang, serta mengintegrasikan solusi cerdas yang praktis guna mempercepat kelincahan bisnis.

Pelatihan ini yang dipimpin oleh instruktur secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk ilmuwan data dan insinyur perangkat lunak yang ingin menggunakan AdaBoost untuk membangun algoritma boosting untuk machine learning dengan Python.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu untuk:

• Mengatur lingkungan pengembangan yang diperlukan untuk memulai membangun model machine learning dengan AdaBoost.
• Memahami pendekatan ensemble learning dan bagaimana untuk menerapkan adaptive boosting.
• Belajar bagaimana untuk membangun model AdaBoost untuk mempromosikan algoritma machine learning di Python.
• Menggunakan hyperparameter tuning untuk meningkatkan akurasi dan kinerja model AdaBoost.

Kursus ini mencakup AI (emphasizing Machine Learning dan Deep Learning) di Automotive Industri. Ini membantu menentukan teknologi apa yang dapat (potensial) digunakan dalam situasi berbilang dalam sebuah mobil: dari otomatisasi sederhana, pengenalan gambar hingga pengambilan keputusan otomatis.

Program 8 hari ini menyediakan perjalanan lengkap dari dasar-dasar kuat insinyering Python hingga desain sistem AI lanjutan. Peserta mengembangkan praktik pemrograman yang disiplin, menguasai metode statistik dan pembelajaran mendalam, dan membangun sistem AI generatif dan berbasis agen yang siap produksi. Fokusnya adalah pada keandalan, evaluasi, keamanan, dan penyebaran di dunia nyata, bukan hanya eksperimen semata.

Jaringan Syaraf Tiruan adalah model data komputasi yang digunakan dalam pengembangan sistem Artificial Intelligence (AI) yang mampu melakukan tugas-tugas "cerdas". Neural Networks umumnya digunakan dalam aplikasi Machine Learning (ML), yang merupakan salah satu implementasi AI. Deep Learning adalah bagian dari ML.

Tingkatkan keahlian data science Anda dengan kursus pelatihan Machine Learning komprehensif ini, yang mencakup algoritma inti seperti Naive Bayes, Decision Trees, Neural Networks, Support Vector Machines, dan teknik Clustering. Dapatkan pengalaman praktis dengan fondasi teoretis dan penerapan menggunakan contoh nyata. Sangat ideal untuk analis data, engineer perangkat lunak, penggemar AI, dan profesional bisnis yang ingin menerapkan solusi machine learning. Kuasai metrik performa klasifikasi, cross-validation, bias-variance trade-off, dan dasar-dasar deep learning untuk membangun model prediktif yang robust.

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

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

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

Pelatihan langsung oleh instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini memberikan pengenalan ke bidang pengenalan pola dan pembelajaran mesin. Topik ini meliputi aplikasi praktis dalam statistik, ilmu komputer, pemrosesan sinyal, penglihatan komputer, penambangan data, dan bioinformatika.

Selesai mengikuti pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menerapkan metode statistik dasar ke dalam pengenalan pola.
• Menggunakan model kunci seperti jaringan saraf dan metode kernel untuk analisis data.
• Menyelenggarakan teknik lanjutan untuk penyelesaian masalah kompleks.
• Meningkatkan akurasi prediksi dengan menggabungkan berbagai model.

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

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

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

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

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

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

Pembelajaran mesin adalah cabang dari Kecerdasan Buatan di mana komputer memiliki kemampuan untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit.

Pembelajaran mendalam (deep learning) adalah subbidang pembelajaran mesin yang menggunakan metode berbasis representasi dan struktur data seperti jaringan saraf tiruan.

Python adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi yang terkenal karena sintaksnya yang jelas dan mudah dibaca.

Dalam pelatihan langsung yang dipandu instruktur ini, peserta akan mempelajari cara mengimplementasikan model pembelajaran mendalam untuk telekomunikasi menggunakan Python saat mereka melalui proses pembuatan model risiko kredit berbasis pembelajaran mendalam.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami konsep dasar pembelajaran mendalam.
• Mempelajari aplikasi dan penggunaan pembelajaran mendalam dalam telekomunikasi.
• Menggunakan Python, Keras, dan TensorFlow untuk membuat model pembelajaran mendalam untuk telekomunikasi.
• Membangun sendiri model prediksi churn pelanggan menggunakan Python.

Format Kursus

• Kuliah interaktif dan diskusi.
• Banyak latihan dan praktik.
• Implementasi tangan pertama dalam lingkungan live-lab.

Pilihan Penyesuaian Kursus

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

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk ilmuwan data, analis data, dan pengembang yang ingin menjelajahi AutoML produk dan fitur untuk membuat dan menerapkan model pelatihan ML khusus dengan upaya minimal.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Jelajahi lini produk AutoML untuk menerapkan berbagai layanan untuk berbagai tipe data.
• Siapkan dan beri label kumpulan data untuk membuat model ML khusus.
• Melatih dan mengelola model untuk menghasilkan model pembelajaran mesin yang akurat dan adil.
• Buat prediksi menggunakan model terlatih untuk memenuhi tujuan dan kebutuhan bisnis.

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

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

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

Pelatihan intensif yang dibimbing oleh instruktur ini dirancang sebagai kelanjutan alami dari kursus Python untuk Analisis Data.

Kursus ini memperkenalkan peserta kepada konsep inti Machine Learning dan menunjukkan cara penerapannya secara langsung dalam tugas analisis data seperti prediksi, klasifikasi, dan segmentasi.

Fokus utamanya adalah memahami bagaimana Machine Learning bekerja dalam praktik, menggunakan alat-alat yang sudah familiar seperti Python, Pandas, dan Jupyter Notebook, tanpa memerlukan latar belakang matematika yang mendalam.

Kursus ini dirancang untuk orang-orang yang sudah memiliki latar belakang di bidang ilmu data dan statistik. Penjelasan yang diberikan ditujukan baik sebagai pengingat bagi mereka yang sudah familiar dengan konsep-konsep tersebut, maupun informasi bagi mereka yang memiliki latar belakang yang sesuai.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ditujukan untuk pengembang dan ilmuwan data yang ingin membangun, menerapkan, dan mengelola alur kerja pembelajaran mesin di Kubernetes.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Instal dan konfigurasikan Kubeflow di lokasi dan di cloud.
• Bangun, terapkan, dan kelola alur kerja ML berdasarkan Docker container dan Kubernetes.
• Jalankan seluruh alur pembelajaran mesin pada beragam arsitektur dan lingkungan cloud.
• Menggunakan Kubeflow untuk menelurkan dan mengelola notebook Jupyter.
• Bangun pelatihan ML, penyesuaian hyperparameter, dan penyajian beban kerja di berbagai platform.

Pelatihan ini dipimpin instruktur, langsung (online atau tatap muka), dan ditujukan untuk para pengembang yang ingin menggunakan Google’s ML Kit untuk membangun model pemodelan mesin yang teroptimasi untuk pemrosesan pada perangkat seluler.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mengatur lingkungan pengembangan yang diperlukan untuk memulai pengembangan fitur pemodelan mesin untuk aplikasi seluler.
• Mengintegrasikan teknologi pemodelan mesin baru ke dalam aplikasi Android dan iOS menggunakan API ML Kit.
• Meningkatkan dan mengoptimalkan aplikasi yang ada menggunakan SDK ML Kit untuk pemrosesan dan peluncuran di perangkat.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk analis data tingkat menengah, pengembang, atau calon ilmuwan data yang ingin menerapkan teknik pembelajaran mesin dalam Python untuk mengungkap wawasan, membuat prediksi, dan mempercepat keputusan berbasis data.

Selesai menjalani kursus ini, peserta akan dapat:

• Mengerti dan membedakan paradigma pembelajaran mesin utama.
• Mengeksplorasi teknik pra-pemrosesan data dan metrik evaluasi model.
• Menerapkan algoritma pembelajaran mesin untuk menyelesaikan masalah data dunia nyata.
• Menggunakan perpustakaan Python dan Jupyter notebooks untuk pengembangan praktis.
• Membangun model untuk prediksi, klasifikasi, rekomendasi, dan klastering.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau tatap muka) ini ditujukan bagi para ilmuwan data dan insinyur perangkat lunak yang ingin menggunakan Random Forest untuk membangun algoritma machine learning pada dataset besar.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menyiapkan lingkungan pengembangan yang diperlukan untuk memulai pembuatan model machine learning dengan Random Forest.
• Memahami keunggulan Random Forest dan cara mengimplementasikannya untuk menyelesaikan masalah klasifikasi dan regresi.
• Belajar cara menangani dataset besar dan menafsirkan beberapa pohon keputusan dalam Random Forest.
• Menilai dan mengoptimalkan kinerja model machine learning dengan menyesuaikan hyperparameter.

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

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

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

Pelatihan ini dimulai dengan memberikan pengetahuan konseptual tentang jaringan saraf dan secara umum dalam algoritma pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam (algoritma dan aplikasi).

Bagian-1(40%) dari pelatihan ini lebih berfokus pada dasar-dasar, tetapi akan membantu Anda memilih teknologi yang tepat: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, dll.

Bagian-2(20%) dari pelatihan ini mengenalkan Theano - perpustakaan Python yang membuat penulisan model pembelajaran mendalam menjadi mudah.

Bagian-3(40%) dari pelatihan akan sangat berbasis pada TensorFlow - API dari pustaka perangkat lunak sumber terbuka Google untuk Pembelajaran Mendalam. Contoh dan praktikum semuanya akan dilakukan menggunakan TensorFlow.

Audience

Pelatihan ini ditujukan untuk insinyur yang ingin menggunakan TensorFlow untuk proyek-proyek Pembelajaran Mendalam mereka

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan:

• memiliki pemahaman yang baik tentang jaringan saraf dalam (DNN), CNN, dan RNN
• memahami struktur dan mekanisme penyebaran TensorFlow
• mampu melakukan tugas instalasi / lingkungan produksi / arsitektur dan konfigurasi
• mampu menilai kualitas kode, melakukan debugging, monitoring
• mampu mengimplementasikan produksi lanjutan seperti pelatihan model, pembangunan grafik dan pencatatan