Aplikasi Kecerdasan Buatan dan Machine Learning
Aplikasi Kecerdasan Buatan dan Machine Learning
Description
Pelatihan ini dirancang untuk memberikan pemahaman mendalam tentang konsep, teknik, dan penerapan Kecerdasan Buatan (AI) dan Machine Learning (ML) dalam konteks bisnis modern. Peserta akan mempelajari mulai dari teori dasar, algoritma, hingga penerapan praktis AI/ML untuk analisis data, prediksi, dan otomatisasi proses, sehingga mampu mengoptimalkan pengambilan keputusan berbasis data.
Selain itu, pelatihan ini menekankan kemampuan analitis dan implementasi solusi AI/ML yang kompleks dan mendalam. Peserta akan dibekali keterampilan untuk merancang, mengevaluasi, dan mengelola proyek AI/ML, memahami risiko dan etika penggunaan AI, serta mengembangkan strategi integrasi teknologi ini secara efektif di berbagai sektor industri.
Objectives
- Memahami konsep dasar Kecerdasan Buatan dan Machine Learning
- Mengenal jenis-jenis algoritma dan model ML
- Menguasai proses pengolahan dan analisis data untuk AI/ML
- Mampu membangun model prediktif dan klasifikasi
- Memahami evaluasi kinerja model dan teknik optimisasi
- Mengetahui aplikasi AI/ML dalam bisnis dan industri
- Mengidentifikasi risiko, bias, dan etika dalam penggunaan AI
- Meningkatkan kemampuan interpretasi hasil model AI/ML
- Mengembangkan strategi implementasi AI/ML yang efektif
- Menciptakan inovasi berbasis AI/ML dalam proses dan produk
Course outline
1. Konsep Dasar Kecerdasan Buatan dan Machine Learning
- Definisi AI, ML, dan Deep Learning
- Sejarah dan evolusi AI
- Perbedaan supervised, unsupervised, dan reinforcement learning
2. Algoritma dan Model Machine Learning
- Regresi linear dan logistik
- Decision tree, random forest, dan gradient boosting
- Neural networks dan deep learning
- Clustering dan dimensionality reduction
3. Data dan Preprocessing
- Sumber dan jenis data (structured, unstructured)
- Pembersihan dan normalisasi data
- Feature engineering dan seleksi fitur
4. Pembuatan Model dan Evaluasi Kinerja
- Split data: training, validation, test
- Metric evaluasi: accuracy, precision, recall, F1-score, AUC
- Cross-validation dan hyperparameter tuning
5. Implementasi AI/ML dalam Bisnis
- Prediksi penjualan dan permintaan
- Deteksi fraud dan risiko keuangan
- Analisis pelanggan dan segmentasi pasar
6. AI/ML untuk Automasi Proses
- RPA (Robotic Process Automation) berbasis AI
- Chatbot dan customer service otomatis
- Optimasi rantai pasok dan operasi
7. Risiko dan Etika AI
- Bias dalam data dan model
- Privasi dan keamanan data
- Regulasi dan kepatuhan penggunaan AI
8. Interpretasi Hasil Model
- Model explainability: SHAP, LIME
- Visualisasi hasil prediksi
- Pengambilan keputusan berbasis data
9. Strategi Implementasi AI/ML
- Integrasi AI/ML dengan sistem bisnis
- Roadmap pengembangan proyek AI
- Monitoring dan maintenance model
10. Inovasi dan Studi Kasus Praktis
- Studi kasus sukses implementasi AI/ML di industri
- Simulasi pengembangan model AI untuk bisnis
- Ideasi inovasi produk dan layanan berbasis AI
Participants
- Information Technology
- Perencanaan & Pengembangan
- Risk Management
- Leadership Program
- Audit Internal
Method
- Pre-test
- Presentation
- Discussion
- Case study
- Post-test
Facilities
- Ruang Meeting Representatif
- Sertifikat Pelatihan Resmi
- Instruktur Profesional & Berpengalaman
- Training Kit Eksklusif
- Souvenir
- Pick Up Participant (Yogyakarta)
