Pelatihan Machine Learning di Indonesia

Pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka ini diperuntukkan bagi para profesional tingkat pemula yang ingin memahami konsep model yang telah dilatih serta cara menggunakannya untuk menyelesaikan masalah nyata tanpa perlu membangun model dari awal.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mengerti konsep dan keuntungan penggunaan model yang telah dilatih.
• Mengenali berbagai arsitektur model yang telah dilatih serta contoh penerapannya.
• Menyesuaikan model yang telah dilatih agar sesuai dengan tugas tertentu.
• Menerapkan model tersebut dalam proyek-proyek pembelajaran mesin yang sederhana.

Pelatihan langsung tatap muka ini (online atau onsite) ditujukan bagi peserta dari berbagai tingkat keahlian yang ingin memanfaatkan platform Google AutoML untuk membangun chatbot custom guna bermacam aplikasi.

Setelah mengikuti pelatihan ini, para peserta akan mampu:

• Memahami dasar-dasar pengembangan chatbot.
• Menavigasi Google Cloud Platform dan mengakses AutoML.
• Menyiapkan data untuk melatih model chatbot.
• Melatih serta mengevaluasi model chatbot custom menggunakan AutoML.
• Mendeploy dan mengintegrasikan chatbot ke berbagai platform serta saluran komunikasi.
• Memantau serta mengoptimalkan kinerja chatbot secara berkala.

Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur dan ditujukan bagi para pengembang AI, insinyur machine learning, serta arsitek sistem tingkat menengah yang ingin mengoptimalkan model AI untuk diterapkan pada perangkat edge.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Memahami tantangan serta persyaratan dalam menerapkan model AI pada perangkat edge.
• Menerapkan teknik kompresi model guna mengurangi ukuran dan tingkat kerumitan model AI.
• Memanfaatkan metode kuantisasi untuk meningkatkan efisiensi penggunaan sumber daya perangkat edge oleh model AI.
• Menerapkan teknik pruning dan berbagai strategi optimisasi lainnya guna meningkatkan kinerja model.
• Mengimplementasikan model AI yang telah dioptimalkan pada beragam perangkat edge.

Pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka yang dibimbing instruktur ini di Indonesia ditujukan untuk developer, ilmuwan data, dan penggemar teknologi tingkat menengah yang ingin memperoleh keterampilan praktis dalam menyebarkan model AI pada perangkat edge untuk berbagai aplikasi.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami prinsip Edge AI dan manfaatnya.
• Menyiapkan dan mengonfigurasi lingkungan komputasi edge.
• Mengembangkan, melatih, dan mengoptimalkan model AI untuk penyebaran di edge.
• Menerapkan solusi AI praktis pada perangkat edge.
• Mengevaluasi dan meningkatkan kinerja model yang di-deploy di edge.
• Menangani pertimbangan etika dan keamanan dalam aplikasi Edge AI.

Pelatihan langsung tatap muka ini (dalam format online atau onsite) ditujukan bagi para insinyur AI serta ilmuwan data berpengalaman menengah hingga lanjut yang ingin meningkatkan performa model DeepSeek, mengurangi waktu respons sistem, serta menerapkan solusi AI secara efisien dengan memanfaatkan praktik MLOps terkini.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mengoptimalkan model DeepSeek untuk meningkatkan efisiensi, akurasi, dan kemampuan skalabilitasnya.
• Menerapkan praktik terbaik dalam bidang MLOps serta pengelolaan versi model.
• Menyebarkan model DeepSeek baik di lingkungan cloud maupun infrastruktur on-premise.
• Memantau, merawat, dan mengembangkan solusi AI secara efektif.

Pelatihan yang dipimpin instruktur ini di Indonesia membekali profesional tingkat lanjut dengan keterampilan untuk merancang, mengoptimalkan, dan menerapkan pipeline TinyML lengkap. Peserta akan belajar mengumpulkan data, melatih model berdaya rendah, dan menguji aplikasi dunia nyata menggunakan laboratorium praktis.

Pelatihan langsung ini yang dipandu oleh instruktur (secara online atau tatap muka) ditujukan bagi para pengembang, ilmuwan data, serta praktisi AI tingkat menengah yang ingin memanfaatkan TensorFlow Lite dalam proyek-proyek AI Tepi.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Memahami dasar-dasar TensorFlow Lite serta perannya dalam konteks AI Tepi.
• Mengembangkan dan mengoptimalkan model AI menggunakan TensorFlow Lite.
• Menerapkan model TensorFlow Lite pada berbagai perangkat tepi.
• Memanfaatkan alat serta teknik untuk konversi dan optimalisasi model.
• Mengimplementasikan aplikasi AI Tepi yang nyata dengan memakai TensorFlow Lite.

Pelatihan langsung tatap muka ini (online atau secara fisik) ditujukan bagi para profesional tingkat lanjut yang ingin menguasai teknologi di balik sistem otonom.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Merancang dan menerapkan model AI untuk pengambilan keputusan otonom.
• Mengembangkan algoritma kendali untuk navigasi otonom serta penghindaran rintangan.
• Memastikan tingkat keselamatan dan keandalan pada sistem otonom yang menggunakan AI.
• Mengintegrasikan sistem otonom dengan kerangka kerja robotika dan AI yang sudah ada.

Pelatihan online langsung ini diselenggarakan oleh instruktur dan ditujukan bagi para profesional tingkat lanjut yang ingin memperdalam pengetahuan tentang pengolahan citra komputer sekaligus memanfaatkan kemampuan TensorFlow dalam mengembangkan model canggih melalui Google Colab.

Setelah menyelesaikan kursus ini, para peserta akan mampu:

• Membangun dan melatih jaringan saraf konvolusional (CNN) dengan menggunakan TensorFlow.
• Memanfaatkan Google Colab untuk mengembangkan model secara efisien di lingkungan cloud yang skalabel.
• Menerapkan berbagai teknik praproses gambar dalam tugas-tugas pengolahan citra komputer.
• Menerapkan model pengolahan citra ke dalam aplikasi dunia nyata.
• Memanfaatkan konsep pembelajaran transfer untuk meningkatkan performa model CNN.
• Mengvisualisasikan serta menginterpretasikan hasil pengklasifikasian gambar oleh model.

Pelatihan langsung tatap muka dalam Indonesia ini membekali profesional tingkat lanjut untuk mengamankan pipeline TinyML pada perangkat tepi (edge). Anda akan belajar menerapkan teknik preservasi privasi, memperkuat model terhadap ancaman adversarial, dan menerapkan praktik terbaik untuk penanganan data yang aman di lingkungan yang terbatas (constrained environments).

Pelatihan langsung yang dipandu oleh instruktur ini <sec> (baik secara online maupun tatap muka) ditujukan bagi para profesional tingkat lanjut yang ingin memperdalam pengetahuan tentang model pembelajaran mesin, meningkatkan kemampuan mereka dalam penyetelan parameter, serta belajar cara menyebarkan model dengan optimal menggunakan Google Colab.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mengimplementasikan model pembelajaran mesin tingkat lanjut dengan memanfaatkan framework populer seperti Scikit-learn dan TensorFlow.
• Mengoptimalkan kinerja model melalui penyetelan parameter.
• Menyebarkan model pembelajaran mesin ke dalam aplikasi dunia nyata dengan bantuan Google Colab.
• Bekerja sama dan mengelola proyek-proyek pembelajaran mesin berskala besar di lingkungan Google Colab.

Pelatihan online langsung maupun pelatihan langsung tatap muka ini diselenggarakan oleh instruktur profesional dan ditujukan bagi para profesional tingkat menengah yang ingin memanfaatkan teknik AI untuk mengoptimalkan manajemen hasil produksi di pabrik semikonduktor.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Menganalisis data produksi guna mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi tingkat hasil produksi.
• Menerapkan algoritma AI untuk meningkatkan efektivitas proses manajemen hasil produksi.
• Mengoptimalkan parameter produksi demi mengurangi cacat produk dan meningkatkan tingkat hasil.
• Mengintegrasikan sistem manajemen hasil berbasis AI ke dalam alur kerja produksi yang sudah ada.

Pelatihan langsung tatap muka atau pelatihan online langsung ini ditujukan bagi para profesional di bidang bisnis dan AI yang memiliki tingkat pengetahuan menengah, yang ingin menerapkan machine learning dalam konteks bisnis, peramalan, serta sistem berbasis AI dengan menggunakan studi kasus nyata dan alat-alat berbasis Python.

Setelah mengikuti pelatihan ini, para peserta akan mampu:

• Memahami peran machine learning dalam strategi bisnis dan AI secara keseluruhan.
• Menerapkan teknik pembelajaran terawasi maupun tidak terawasi untuk menyelesaikan permasalahan bisnis yang bersifat struktural.
• Melakukan pra-pengolahan serta transformasi data sebelum digunakan dalam pemodelan.
• Memanfaatkan jaringan saraf untuk tugas klasifikasi maupun peramalan.
• Melakukan peramalan penjualan dengan memakai metode statistik maupun berbasis machine learning.
• Menerapkan teknik pengelompokan data serta penambangan aturan asosiasi untuk menganalisis segmentasi pelanggan dan menemukan pola-pola tertentu.

Pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka ini dirancang secara khusus bagi profesional tingkat menengah yang ingin menerapkan teknik pemeliharaan prediktif berbasis AI guna meningkatkan efisiensi produksi serta meminimalisasi risiko gangguan tak terduga pada peralatan.

Setelah mengikuti pelatihan ini, para peserta akan mampu:

• Menerapkan model AI dalam meramalkan potensi kerusakan peralatan di industri semikonduktor.
• Menganalisis data pemeliharaan untuk mengidentifikasi pola dan tren yang menunjukkan kemungkinan masalah.
• Mengintegrasikan sistem pemeliharaan prediktif berbasis AI ke dalam alur kerja produksi yang sudah ada.
• Mengurangi waktu henti operasional serta biaya perawatan melalui manajemen peralatan yang proaktif.

Pelatihan online langsung ini, yang dapat diselenggarakan secara virtual maupun tatap muka, ditujukan bagi para profesional tingkat lanjut yang ingin menerapkan teknik AI terkini dalam otomatisasi desain semikonduktor. Hal ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi, akurasi, serta inovasi dalam proses desain dan verifikasi chip.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Menerapkan teknik AI tingkat lanjut guna mengoptimalkan proses desain semikonduktor.
• Mengintegrasikan model pembelajaran mesin ke dalam alat EDA demi meningkatkan verifikasi desain.
• Merancang solusi berbasis AI untuk mengatasi tantangan desain yang kompleks dalam produksi chip.
• Memanfaatkan jaringan saraf untuk meningkatkan akurasi sekaligus kecepatan proses otomatisasi desain.

Pelatihan langsung tatap muka ini dipandu oleh instruktur, ditujukan bagi para ahli data dan pengembang tingkat menengah yang ingin memahami serta menerapkan teknik-teknik pembelajaran mendalam dalam lingkungan Google Colab.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Mengatur dan menggunakan Google Colab untuk proyek-proyek pembelajaran mendalam.
• Memahami dasar-dasar jaringan saraf.
• Membangun model pembelajaran mendalam dengan menggunakan TensorFlow.
• Melatih serta mengevaluasi kinerja model pembelajaran mendalam.
• Memanfaatkan fitur-fitur canggih TensorFlow dalam pembelajaran mendalam.

Pelatihan online langsung ini dipandu instruktur dan ditujukan bagi para profesional tingkat menengah yang ingin memahami serta menerapkan teknik AI untuk mengoptimalkan proses pembuatan semikonduktor.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Memahami metodologi AI untuk optimisasi proses dalam pembuatan chip.
• Menerapkan model AI guna meningkatkan efisiensi produksi serta mengurangi cacat produk.
• Menganalisis data proses untuk menentukan parameter kunci yang perlu dioptimalkan.
• Memanfaatkan teknik pembelajaran mesin dalam penyelarasan berbagai proses manufaktur semikonduktor.

Pelatihan langsung ini yang dipandu instruktur <di> (online atau tatap muka) ditujukan bagi peserta tingkat menengah yang ingin mengotomatisasi serta mengelola alur kerja pembelajaran mesin, termasuk pelatihan model, validasi, dan penerapan dengan menggunakan Apache Airflow.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, para peserta akan mampu:

• Mengatur konfigurasi Apache Airflow guna mengoordinasikan alur kerja pembelajaran mesin.
• Mengotomatisasi tugas-tugas pengolahan data awal, pelatihan model, serta proses validasinya.
• Mengintegrasikan Apache Airflow dengan berbagai framework dan alat pembelajaran mesin.
• Menerapkan model pembelajaran mesin melalui rangkaian proses yang terotomatisasi.
• Memantau dan mengoptimalkan alur kerja pembelajaran mesin dalam lingkungan produksi.

Pelatihan langsung tatap muka ini dipandu oleh instruktur dan ditujukan bagi para ilmuwan data serta pengembang tingkat menengah yang ingin menerapkan algoritma pembelajaran mesin secara efisien menggunakan lingkungan Google Colab.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mengatur konfigurasi dan menavigasi Google Colab untuk proyek pembelajaran mesin.
• Memahami serta menerapkan berbagai algoritma pembelajaran mesin.
• Menggunakan perpustakaan seperti Scikit-learn untuk menganalisis dan memprediksi data.
• Membangun model pembelajaran mesin berbasis pengawasan maupun tanpa pengawasan.
• Mengoptimalkan serta mengevaluasi model pembelajaran mesin secara efektif.

Pelatihan online langsung Indonesia ini, yang dipimpin oleh instruktur, membekali praktisi tingkat lanjut untuk mengoptimalkan model TinyML untuk perangkat tertanam dengan sumber daya terbatas. Peserta akan menerapkan kuantisasi dan pemangkasan (pruning), mengimplementasikan lini inferensi berlatensi rendah, dan melakukan benchmark performa terhadap batas memori dan energi.

Pelatihan online langsung ini, baik yang diselenggarakan secara tatap muka maupun melalui jaringan internet, ditujukan bagi para profesional tingkat lanjut yang ingin mempelajari teknik XAI terkini untuk model pembelajaran mendalam. Fokus utamanya adalah pengembangan sistem AI yang dapat diinterpretasikan dengan mudah.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami berbagai tantangan terkait kejelasan dalam pembelajaran mendalam.
• Menerapkan teknik XAI tingkat lanjut pada jaringan saraf.
• Menginterpretasikan keputusan yang dihasilkan oleh model pembelajaran mendalam.
• Mengevaluasi keseimbangan antara performa dan tingkat transparansi model.

Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur dan diselenggarakan di <lok> (baik secara virtual maupun tatap muka) ditujukan bagi para profesional pemula yang ingin memahami serta menerapkan teknologi AI dalam manufaktur semikonduktor.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami prinsip-prinsip dasar AI serta bagaimana penerapannya dalam industri manufaktur semikonduktor.
• Mengidentifikasi bidang-bidang dalam manufaktur semikonduktor yang cocok untuk diterapkan teknologi AI.
• Memanfaatkan alat dan metode AI guna meningkatkan efisiensi produksi serta pengendalian kualitas.
• Mengembangkan model AI dasar untuk mengoptimalkan proses manufaktur.

Pelatihan online langsung ini dipimpin oleh instruktur dan ditujukan bagi para ilmuwan data maupun pengembang yang ingin memanfaatkan model machine learning ML.NET untuk menghasilkan proyeksi secara otomatis dari hasil analisis data dalam aplikasi perusahaan.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Menginstal ML.NET dan mengintegrasikannya ke dalam lingkungan pengembangan aplikasi.
• Memahami konsep-konsep dasar machine learning yang menjadi landasan alat serta algoritma ML.NET.
• Membangun dan melatih model machine learning agar dapat melakukan prediksi secara cerdas menggunakan data yang tersedia.
• Menilai kinerja suatu model machine learning dengan memanfaatkan metrik khusus ML.NET.
• Mengoptimalkan akurasi model machine learning yang telah ada berdasarkan kerangka kerja ML.NET.
• Menerapkan konsep-konsep machine learning dari ML.NET ke dalam proyek ilmu data lainnya.

Pelatihan langsung ini, baik secara online maupun tatap muka, ditujukan bagi para profesional data tingkat menengah yang ingin menerapkan teknik machine learning pada permasalahan bisnis berbasis data, termasuk peramalan penjualan serta pemodelan prediktif dengan menggunakan jaringan saraf.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami konsep utama dan berbagai jenis machine learning.
• Mengaplikasikan algoritma penting untuk klasifikasi, regresi, pengelompokan data, serta analisis asosiasi.
• Melakukan analisis data eksploratori serta persiapan data menggunakan Python.
• Memanfaatkan jaringan saraf untuk menyelesaikan tugas pemodelan nonlinier.
• Mengimplementasikan analisis prediktif guna peramalan bisnis, termasuk data penjualan.
• Mengevaluasi dan mengoptimalkan kinerja model dengan menggunakan teknik visual maupun statistik.

Pelatihan langsung tatap muka ini di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan bagi para ilmuwan data, insinyur machine learning, peneliti pembelajaran mendalam, serta ahli visi komputer tingkat menengah hingga lanjut yang ingin memperluas wawasan dan kemampuan mereka dalam bidang generasi gambar dari teks berbasis pembelajaran mendalam.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami arsitektur dan teknik pembelajaran mendalam tingkat lanjut untuk generasi gambar dari teks.
• Mengimplementasikan model yang kompleks serta melakukan optimalisasi guna menghasilkan gambar berkualitas tinggi.
• Mengoptimalkan kinerja dan skalabilitas sistem saat menangani kumpulan data besar serta model yang kompleks.
• Menyesuaikan parameter hiper untuk meningkatkan performa model serta kemampuan generalisasinya.
• Mengintegrasikan Stable Diffusion dengan kerangka kerja dan alat pembelajaran mendalam lainnya.

Pelatihan langsung ini diselenggarakan oleh instruktur <di lokasi> (online atau tatap muka) khusus bagi para profesional keamanan siber yang sudah memiliki pemahaman dasar hingga lanjutan, dan ingin meningkatkan kompetensi mereka dalam deteksi ancaman serta respons insiden berbasis AI.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Menerapkan algoritma AI tingkat lanjut untuk deteksi ancaman secara real-time.
• Menyesuaikan model AI agar sesuai dengan tantangan keamanan siber tertentu.
• Membuat alur kerja otomatisasi untuk merespons ancaman secara efektif.
• Melindungi perangkat lunak keamanan berbasis AI dari serangan pihak yang berniat jahat.

Pelatihan online langsung ini, yang dipandu oleh instruktur (baik secara virtual maupun tatap muka), ditujukan bagi para insinyur sistem embedded dan pengembang AI tingkat menengah yang ingin menerapkan model pembelajaran mesin pada mikrokontroler menggunakan TensorFlow Lite serta Edge Impulse.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami konsep dasar TinyML serta manfaatnya bagi aplikasi AI di perangkat edge.
• Mengatur lingkungan pengembangan yang tepat untuk proyek-proyek TinyML.
• Melatih, mengoptimalkan, dan menerapkan model AI pada mikrokontroler berdaya rendah.
• Memanfaatkan TensorFlow Lite serta Edge Impulse dalam mengimplementasikan aplikasi TinyML nyata.
• Mengoptimalkan model AI agar efisien dalam hal konsumsi daya dan penggunaan memori.

Pelatihan ini diselenggarakan secara langsung oleh instruktur baik secara online maupun tatap muka di Indonesia, khusus ditujukan bagi para profesional keamanan siber tingkat pemula yang ingin mempelajari cara menggunakan AI guna meningkatkan kemampuan deteksi dan respons terhadap ancaman.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Memahami penerapan kecerdasan buatan dalam bidang keamanan siber.
• Menerapkan algoritma AI untuk mendeteksi ancaman.
• Mengotomatisasi respons insiden dengan menggunakan alat berbasis AI.
• Mengintegrasikan sistem kecerdasan buatan ke dalam infrastruktur keamanan siber yang sudah ada.

Pelatihan langsung tatap muka ini Indonesia (baik online maupun secara fisik) ditujukan bagi para ahli biologi yang ingin memahami mekanisme kerja AlphaFold dan menggunakan model prediksinya sebagai panduan dalam penelitian eksperimental.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Memahami prinsip-prinsip dasar AlphaFold.
• Mengenal cara kerja AlphaFold secara mendalam.
• Menginterpretasikan hasil prediksi serta data yang dihasilkan AlphaFold.

Pelatihan online langsung ini (yang diselenggarakan di Indonesia) ditujukan bagi para analis data tingkat menengah yang ingin mempelajari cara mengandalkan RapidMiner untuk memperkirakan nilai dan melakukan prediksi berbasis deret waktu.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Menerapkan metodologi CRISP-DM, memilih algoritma pembelajaran mesin yang sesuai, serta meningkatkan kualitas dan performa model.
• Memanfaatkan RapidMiner untuk memperkirakan nilai-nilai tertentu serta melakukan prediksi menggunakan data deret waktu.

Pelatihan langsung ini, baik online maupun tatap muka, ditujukan bagi para ahli data, insinyur pembelajaran mesin, serta peneliti visi komputer yang ingin memanfaatkan Stable Diffusion untuk menghasilkan gambar berkualitas tinggi dalam berbagai penggunaan.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

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

Program selama 8 hari ini membimbing peserta dari pemahaman mendasar mengenai rekayasa Python hingga desain sistem AI tingkat lanjut. Peserta akan mengembangkan praktik pengkodean yang disiplin, mempelajari metode statistika dan pembelajaran dalam, serta merancang sistem generatif AI dan berbasis agen yang siap digunakan di dunia nyata. Fokus utamanya adalah menciptakan solusi yang andal, mudah dievaluasi, aman, dan mampu diterapkan secara praktis, bukan sekadar eksperimen.

Pelatihan online langsung ini memberikan pengantar mengenai bidang pengenalan pola dan pembelajaran mesin. Materi pelatihan mencakup aplikasi praktisnya dalam statistika, ilmu komputer, pemrosesan sinyal, pengolahan citra komputer, penambangan data, serta bioinformatika.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Menerapkan metode statistika dasar dalam pengenalan pola.
• Menggunakan model utama seperti jaringan saraf dan metode kernel untuk menganalisis data.
• Menerapkan teknik lanjutan dalam pemecahan masalah yang kompleks.
• Meningkatkan akurasi prediksi dengan menggabungkan beberapa model sekaligus.

Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur, baik secara virtual maupun tatap muka, dan ditujukan bagi para ilmuwan data yang ingin memanfaatkan TensorFlow untuk menganalisis data penipuan.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Membuat model deteksi penipuan menggunakan Python dan TensorFlow.
• Merancang regresi linear serta model prediktif untuk mengidentifikasi penipuan.
• Mengembangkan aplikasi AI lengkap untuk menganalisis data penipuan.

Pelatihan praktis ini dipimpin oleh instruktur dan dirancang sebagai kelanjutan alami dari kursus Python untuk Analisis Data.

Kursus ini memperkenalkan peserta pada konsep-konsep dasar Pembelajaran Mesin serta cara menerapkannya dalam tugas-tugas analisis data seperti peramalan, klasifikasi, dan segmentasi.

Fokus utama adalah memahami mekanisme kerja Pembelajaran Mesin dalam praktiknya, dengan menggunakan alat-alat yang sudah dikenal seperti Python, Pandas, dan Jupyter Notebook, tanpa memerlukan pengetahuan matematika tingkat lanjut.

Pelatihan langsung tatap muka yang dipimpin instruktur ini di Indonesia (online langsung atau offline) ditujukan untuk pengembang dan ilmuwan data yang ingin membangun, men-deploy, dan mengelola alur kerja machine learning di Kubernetes.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memasang dan mengonfigurasi Kubeflow di lingkungan on-premise maupun cloud.
• Membangun, men-deploy, dan mengelola alur kerja ML yang berbasis pada kontainer Docker dan Kubernetes.
• Menjalankan pipeline machine learning sepenuhnya di berbagai arsitektur dan lingkungan cloud.
• Memakai Kubeflow untuk membuat dan mengelola Jupyter notebook.
• Membangun workload untuk pelatihan ML, penyesuaian hyperparameter, dan layanan (serving) di berbagai platform.

Pelatihan online langsung ini, yang dipandu oleh instruktur (baik di lokasi maupun secara virtual), ditujukan bagi para insinyur yang ingin mengevaluasi berbagai pendekatan dan alat yang tersedia saat ini guna membuat keputusan bijak terkait penerapan MLOps di organisasi mereka.

Setelah mengikuti pelatihan ini, para peserta akan mampu:

• Menginstal dan mengonfigurasi berbagai kerangka kerja serta alat MLOps.
• Membentuk tim yang tepat dengan keterampilan yang memadai untuk merancang dan mendukung sistem MLOps.
• Menyiapkan, memvalidasi, serta mengelola versi data agar dapat digunakan oleh model Pembelajaran Mesin.
• Memahami komponen-komponen dalam Alur Kerja Pembelajaran Mesin serta alat-alat yang diperlukan untuk membangunnya.
• Mencoba berbagai kerangka kerja dan server Pembelajaran Mesin sebagai opsi penyebaran di lingkungan produksi.
• Mengoperasionalkan seluruh proses Pembelajaran Mesin sehingga dapat direproduksi serta dipelihara dengan baik.

Pelatihan online langsung ini dipimpin oleh instruktur dan ditujukan bagi para analis data tingkat menengah, pengembang, atau calon ilmuwan data yang ingin menerapkan teknik pembelajaran mesin dalam Python untuk memperoleh wawasan berharga, membuat prediksi, serta mengotomatisasi keputusan berbasis data.

Setelah menyelesaikan kursus ini, peserta akan mampu:

• Memahami dan membedakan berbagai paradigma pembelajaran mesin.
• Mempelajari teknik pra-pemrosesan data serta metrik evaluasi model.
• Menerapkan algoritma pembelajaran mesin untuk menyelesaikan masalah nyata dalam konteks data.
• Menggunakan berbagai library Python dan Jupyter Notebook dalam pengembangan praktis.
• Membangun model prediktif, klasifikasi, rekomendasi, serta klasterisasi yang efektif.

Pelatihan langsung oleh instruktur ini di Indonesia (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan bagi developer dan ilmuwan data yang ingin menggunakan TensorFlow 2.x untuk membangun prediktor, klasifikator, model generatif, jaringan saraf, dan sebagainya.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memasang dan mengonfigurasi TensorFlow 2.x.
• Memahami keuntungan TensorFlow 2.x dibandingkan versi sebelumnya.
• Membangun model deep learning.
• Mengimplementasikan klasifikator gambar yang canggih.
• Mengimplementasikan model deep learning ke cloud, perangkat mobile, dan perangkat IoT.