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 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 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 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 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 dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk para ahli biologi yang ingin memahami cara kerja AlphaFold dan menggunakan model AlphaFold sebagai panduan dalam studi eksperimental mereka.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami prinsip dasar AlphaFold.
• Pelajari cara kerja AlphaFold.
• Pelajari cara menafsirkan prediksi dan hasil AlphaFold.

Pelatihan ini yang dibimbing oleh instruktur, diadakan secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk peserta teknis yang memiliki latar belakang dalam machine learning dan ingin mengoptimalkan model untuk mendeteksi pola yang rumit dalam big data menggunakan kerangka AutoML.

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 langsung yang dipandu instruktur ini (online atau di tempat) ditujukan untuk ilmuwan data, insinyur pembelajaran mesin, dan peneliti visi komputer yang ingin memanfaatkan Stable Diffusion untuk menghasilkan gambar berkualitas tinggi untuk berbagai kasus penggunaan.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami prinsip Stable Diffusion dan cara kerjanya untuk pembuatan gambar.
• Membangun dan melatih model Stable Diffusion untuk tugas pembuatan gambar.
• Terapkan Stable Diffusion ke berbagai skenario pembuatan gambar, seperti inpainting, outpainting, dan penerjemahan gambar ke gambar.
• Optimalkan kinerja dan stabilitas model Stable Diffusion.

Tujuan dari kursus ini adalah untuk memberikan keterampilan dasar dalam menerapkan Machine Learning metode dalam praktek. Melalui penggunaan bahasa pemrograman Python dan berbagai perpustakaan, dan berdasarkan banyak contoh praktis, kursus ini mengajarkan bagaimana menggunakan blok bangunan yang paling penting Machine Learning, bagaimana membuat keputusan pemodelan data, menafsirkan output algoritma dan validasi hasil.

Tujuan kami adalah untuk memberi Anda keterampilan untuk memahami dan menggunakan alat-alat yang paling mendasar dari Machine Learning kotak alat dengan aman dan menghindari kegagalan umum dari Data Science aplikasi.

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.

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.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk ilmuwan data serta orang-orang yang kurang teknis yang ingin menggunakan Auto-Keras untuk mengotomatiskan proses pemilihan dan pengoptimalan model pembelajaran mesin.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Otomatisasi proses pelatihan model pembelajaran mesin yang sangat efisien.
• Secara otomatis mencari parameter terbaik untuk model pembelajaran mendalam.
• Membangun model pembelajaran mesin yang sangat akurat.
• Gunakan kekuatan pembelajaran mesin untuk memecahkan masalah bisnis di dunia nyata.

Mata kuliah ini akan menjadi kombinasi antara teori dan praktek dengan contoh-contoh spesifik yang digunakan selama acara.

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

Selesai mengikuti pelatihan ini, peserta akan dapat:

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

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk ilmuwan data dan analis data yang ingin mengotomatiskan, mengevaluasi, dan mengelola model prediktif menggunakan kemampuan pembelajaran mesin DataRobot.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Muat kumpulan data dalam DataRobot untuk menganalisis, menilai, dan memeriksa kualitas data.
• Bangun dan latih model untuk mengidentifikasi variabel penting dan memenuhi target prediksi.
• Menafsirkan model untuk menciptakan wawasan berharga yang berguna dalam pengambilan keputusan bisnis.
• Pantau dan kelola model untuk mempertahankan kinerja prediksi yang optimal.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur ini di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan untuk insinyur yang ingin menerapkan teknik pemrosesan fitur untuk memproses data lebih baik dan mendapatkan model pembelajaran mesin yang lebih baik.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menyiapkan lingkungan pengembangan optimal, termasuk semua paket Python yang dibutuhkan.
• Mendapatkan wawasan penting dengan menganalisis fitur dari kumpulan data.
• Mengoptimalkan model pembelajaran mesin melalui adaptasi data mentah itu sendiri.
• Membersihkan dan mentransformasi kumpulan data untuk persiapan pembelajaran mesin.

Machine learning adalah cabang dari Kecerdasan Buatan (AI) di mana komputer memiliki kemampuan untuk belajar tanpa harus diprogram secara eksplisit.

Deep learning adalah subbidang dari machine learning yang menggunakan metode berdasarkan pembelajaran representasi dan struktur data seperti neural networks.

Python adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi yang terkenal karena sintaksisnya yang jelas dan keterbacaan kode.

Dalam pelatihan online langsung ini yang dibimbing instruktur, peserta akan belajar cara mengimplementasikan model deep learning untuk telekomunikasi menggunakan Python saat mereka melalui proses pembuatan model deep learning risiko kredit.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami konsep dasar dari deep learning.
• Belajar aplikasi dan penggunaan deep learning di telekomunikasi.
• Menggunakan Python, Keras, dan TensorFlow untuk membuat model deep learning di telekomunikasi.
• Membangun model prediksi churn pelanggan menggunakan deep learning dengan Python.

Format Pelatihan

• Pembicaraan interaktif dan diskusi.
• Banyak latihan dan praktek.
• Implementasi tangan pertama di lingkungan laboratorium langsung.

Opsi Pengkustoman Pelatihan

• Untuk meminta pelatihan terkustom 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.

Kursus ini ditujukan untuk orang-orang yang sudah memiliki latar belakang dalam ilmu data dan statistik. Penjelasan yang diberikan dirancang untuk menjadi peninggalan bagi mereka yang sudah familiar dengan konsep-konsep tersebut atau memberi informasi kepada mereka dengan latar belakang yang cocok.

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 menggunakan AWS EKS (Layanan Elastis Kubernetes).
• 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 yang dipimpin instruktur secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan bagi insinyur yang ingin men-deploy beban kerja Machine Learning ke server AWS EC2.

Sampai akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Menginstal dan mengkonfigurasi Kubernetes, Kubeflow dan perangkat lunak lainnya yang diperlukan di AWS.
• Menggunakan EKS (Elastic Kubernetes Service) untuk mempermudah pekerjaan memulai cluster Kubernetes di AWS.
• Membuat dan men-deploy pipeline Kubernetes untuk mengotomatiskan dan mengelola model ML dalam produksi.
• Melatih dan men-deploy model ML TensorFlow di beberapa GPU dan mesin yang berjalan secara paralel.
• Memanfaatkan layanan AWS lainnya untuk memperluas aplikasi ML.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur, langsung (online atau tatap muka) ditujukan kepada para insinyur yang ingin mengimplementasikan beban kerja Machine Learning ke cloud Azure.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memasang dan mengkonfigurasi Kubernetes, Kubeflow, dan perangkat lunak lainnya yang dibutuhkan di Azure.
• Menggunakan Azure Kubernetes Service (AKS) untuk memudahkan pekerjaan menginisialisasi sebuah kluster Kubernetes di Azure.
• Membuat dan mengimplementasikan sebuah pipa Kubernetes untuk mengotomatisasi dan mengelola model ML di produksi.
• Melatih dan mengimplementasikan model TensorFlow ML di beberapa GPU dan mesin yang berjalan secara paralel.
• Memanfaatkan layanan AWS lainnya yang dikelola untuk memperluas aplikasi ML.

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.

Machine Learning adalah cabang dari Kecerdasan Buatan dimana komputer memiliki kemampuan untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit. Python adalah bahasa pemrograman yang terkenal dengan sintaksis dan keterbacaannya yang jelas. Ini menawarkan koleksi perpustakaan dan teknik yang telah teruji dengan baik untuk mengembangkan aplikasi pembelajaran mesin.

Dalam pelatihan langsung yang dipimpin instruktur ini, peserta akan belajar bagaimana menerapkan teknik dan alat pembelajaran mesin untuk memecahkan masalah dunia nyata di industri perbankan.

Peserta pertama-tama mempelajari prinsip-prinsip utama, kemudian mempraktikkan pengetahuan mereka dengan membuat model pembelajaran mesin mereka sendiri dan menggunakannya untuk menyelesaikan sejumlah proyek tim.

Hadirin

• Pengembang
• Ilmuwan data

Format kursus

• Sebagian ceramah, sebagian diskusi, latihan, dan praktik langsung yang berat

Pelatihan ini, yang dibimbing oleh instruktur secara langsung (online atau tatap muka), ditujukan untuk orang-orang teknis yang ingin mempelajari cara menerapkan strategi pembelajaran mesin sambil memaksimalkan penggunaan data besar.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan:

• Memahami evolusi dan tren pembelajaran mesin.
• Mengetahui bagaimana pembelajaran mesin digunakan di berbagai industri.
• Menyenangkan diri dengan alat, keterampilan, dan layanan yang tersedia untuk menerapkan pembelajaran mesin dalam sebuah organisasi.
• Memahami bagaimana pembelajaran mesin dapat digunakan untuk meningkatkan penambangan dan analisis data.
• Mempelajari apa itu data middle backend dan bagaimana digunakan oleh bisnis.
• Memahami peran yang dimainkan oleh big data dan aplikasi cerdas di berbagai industri.

Kursus pelatihan ini ditujukan untuk mereka yang ingin menerapkan Machine Learning dalam aplikasi praktis untuk tim mereka. Pelatihan ini tidak akan menggeluti keterampilan teknis dan berputar di sekitar konsep dasar serta penerapan bisnis/operasional yang sama.

Target Audience

1. Investor dan wirausaha AI
2. Manajer dan Insinyur perusahaan yang memasuki dunia AI
3. Analis Bisnis & Investor

Pembelajaran mesin adalah cabang dari Kecerdasan Buatan dimana komputer memiliki kemampuan untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit. Python adalah bahasa pemrograman yang terkenal dengan sintaksis dan keterbacaannya yang jelas. Ini menawarkan koleksi perpustakaan dan teknik yang telah teruji dengan baik untuk mengembangkan aplikasi pembelajaran mesin.

Dalam pelatihan langsung yang dipimpin instruktur ini, peserta akan belajar cara menerapkan teknik dan alat pembelajaran mesin untuk memecahkan masalah dunia nyata di industri keuangan.

Peserta pertama-tama mempelajari prinsip-prinsip utama, kemudian mempraktikkan pengetahuan mereka dengan membuat model pembelajaran mesin mereka sendiri dan menggunakannya untuk menyelesaikan sejumlah proyek tim.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami konsep dasar dalam pembelajaran mesin
• Pelajari aplikasi dan penggunaan pembelajaran mesin di bidang keuangan
• Kembangkan strategi perdagangan algoritmik mereka sendiri menggunakan pembelajaran mesin dengan Python

Hadirin

• Pengembang
• Ilmuwan data

Format kursus

• Sebagian ceramah, sebagian diskusi, latihan, dan praktik langsung yang berat

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur (online atau di lokasi) ini ditujukan untuk data scientist yang ingin melakukan lebih dari sekadar membuat model ML dan mengoptimalkan proses pembuatan, pelacakan, dan penerapan model ML.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Instal dan konfigurasikan MLflow serta pustaka dan kerangka kerja ML terkait.
• Menghargai pentingnya keterlacakan, kemampuan reproduksi, dan kemampuan penerapan model ML
• Terapkan model ML ke cloud publik, platform, atau server lokal yang berbeda.
• Skalakan proses penerapan ML untuk mengakomodasi banyak pengguna yang berkolaborasi dalam sebuah proyek.
• Siapkan registri pusat untuk bereksperimen, mereproduksi, dan menerapkan model ML.

Program pelatihan ini ditujukan untuk orang yang ingin menerapkan teknik-teknik Machine Learning dasar dalam aplikasi praktis.

Audience

Sains data dan statistikian yang memiliki sedikit pengetahuan tentang pembelajaran mesin dan tahu cara memprogram R. Penekanan dari pelatihan ini adalah pada aspek-aspek praktis persiapan data/model, eksekusi, analisis post hoc, dan visualisasi. Tujuannya adalah memberikan pengenalan praktis tentang pembelajaran mesin bagi peserta yang tertarik untuk menerapkan metode-metode tersebut di tempat kerja.

Contoh-contoh sektoral digunakan untuk membuat pelatihan ini relevan dengan audiens.

Dalam pelatihan ini yang dibimbing instruktur secara langsung, peserta akan mempelajari cara menggunakan teknologi stack Machine Learning (ML) iOS saat mereka melangkah-langkah dalam pembuatan dan deploy aplikasi seluler iOS.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Membuat aplikasi seluler yang mampu memproses gambar, menganalisis teks dan mengenal suara
• Mengakses model ML yang telah dilatih sebelumnya untuk diintegrasikan ke dalam aplikasi iOS
• Membuat model ML kustom
• Menambahkan dukungan suara Siri ke aplikasi iOS
• Memahami dan menggunakan framework seperti coreML, Vision, CoreGraphics, dan GamePlayKit
• Menggunakan bahasa dan alat seperti Python, Keras, Caffee, Tensorflow, sci-kit learn, libsvm, Anaconda, dan Spyder

Audience

• Pengembang

Format of the course

• Setengah kuliah, setengah diskusi, latihan, dan banyak praktik langsung

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 ini yang dipandu instruktur dan diselenggarakan secara langsung di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan untuk profesional bisnis dan teknis tingkat menengah yang ingin menerapkan teknik pembelajaran mesin untuk memecahkan tantangan bisnis nyata menggunakan studi kasus praktis dan alat tangan.

Setelah pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengerti bagaimana pembelajaran mesin cocok dalam sistem AI modern dan strategi bisnis.
• Mengidentifikasi metode pembelajaran mesin yang tepat untuk berbagai masalah bisnis.
• Memroses dan mentransformasi data bisnis untuk tugas-tugas pembelajaran mesin.
• Menerapkan teknik-teknik inti pembelajaran mesin seperti klasifikasi, regresi, klustering, dan peramalan deret waktu.
• Menginterpretasikan dan mengevaluasi model pembelajaran mesin dalam konteks pengambilan keputusan bisnis.
• Memperoleh pengalaman praktis melalui studi kasus dan menerapkan teknik yang dipelajari pada skenario-skenario praktis.

kursus ini memperkenalkan metode pembelajaran mesin dalam aplikasi robotika.

Ini merupakan gambaran umum dari metode-metode yang ada, motivasi, dan ide-ide utama dalam konteks pengenalan pola.

Setelah latar belakang teoritis singkat, peserta akan melakukan latihan sederhana menggunakan perangkat lunak open source (biasanya R) atau perangkat lunak populer lainnya.

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.

Pattern Matching adalah teknik yang digunakan untuk menemukan pola tertentu dalam sebuah gambar. Teknik ini dapat digunakan untuk menentukan keberadaan karakteristik tertentu dalam gambar yang diambil, misalnya label yang diharapkan pada produk cacat di jalur produksi pabrik atau dimensi komponen tertentu. Teknik ini berbeda dari "Pattern Recognition" (yang mengenali pola umum berdasarkan kumpulan sampel terkait yang lebih besar) karena teknik ini secara spesifik mendiktekan apa yang kita cari, lalu memberi tahu kita apakah pola yang diharapkan itu ada atau tidak.

Format Kursus

• Kursus ini memperkenalkan pendekatan, teknologi, dan algoritma yang digunakan dalam bidang pencocokan pola sebagaimana diterapkan pada Machine Vision.

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.

RapidMiner adalah platform perangkat lunak ilmu data sumber terbuka untuk pembuatan prototipe dan pengembangan aplikasi yang cepat. Platform ini mencakup lingkungan terintegrasi untuk persiapan data, pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, penambangan teks, dan analisis prediktif.

Dalam pelatihan langsung yang dipandu instruktur ini, peserta akan mempelajari cara menggunakan RapidMiner Studio untuk persiapan data, pembelajaran mesin, dan penerapan model prediktif.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Instal dan konfigurasikan RapidMiner
• Siapkan dan visualisasikan data dengan RapidMiner
• Validasi model pembelajaran mesin
• Gabungkan data dan buat model prediktif
• Mengoperasionalkan analitik prediktif dalam proses bisnis
• Pecahkan masalah dan optimalkan RapidMiner

Hadirin

• Ilmuwan data
• Insinyur
• Pengembang

Format Kursus

• Sebagian kuliah, sebagian diskusi, latihan dan praktik langsung yang berat

Catatan

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