Artificial Intelligence Intermediate

Saat ini, istilah-istilah seperti Artificial Intelligence (A.I.), Machine Learning, dan Deep Learning semakin sering kita dengar di berbagai kesempatan. Perkembangan A.I. (sistem cerdas) untuk membantu manusia menyelesaikan tugas-tugasnya sudah sedemikain pesat dan penggunannya sudah merambah ke hampir seluruh bidang kehidupan manusia. Pemahaman yang mendalam terhadap konsep-konsep dasar A.I. menjadi salah satu prasyarat penting bagi seseorang yang ingin mengembangkan A.I., membangun A.I., maupun memanfaatkan A.I. dengan lebih optimal. Setelah diperkenalkan dengan konsep agen cerdas, peserta akan mempelajari dengan lebih seksama empat tipe agen cerdas yaitu problem-solving/searching agent, logical agent, probabilistic agent, dan learning agent (termasuk di dalamnya konsep machine learning, deep learning, dan reinforcement learning). Akan diperlihatkan perbedaan karakteristik cara kerja setiap agen melalui studi kasus dan implementasi agen pada perangkat lunak komputer. Oleh karena itulah, pelatihan Artificial Intelligence Intermediate menjadi penting untuk diikuti.

TUJUAN & MANFAAT PELATIHAN

1. Peserta pelatihan mampu membangun skenario model dan menentukan teknik pemodelan yang sesuai dengan karakteristik data dan tujuan teknis data science
2. Peserta pelatihan mampu membangun Model Klasifikasi
3. Peserta pelatihan mampu mengimplementasi Artificial Intelligence (A.I)

MATERI PELATIHAN

1. Membangun Skenario Model
2. Mengidentifikasi teknik pemodelan
3. Menentukan teknik pemodelan yang sesuai dengan karakteristik data dan tujuan teknis data science
4. Menyiapkan skenario pengujian
5. Membangun Model Klasifikasi
6. Menyiapkan parameter model
7. Menggunakan tools pemodelan
8. Metodologi Artificial Intelligence
   • Regresi Linier
   • Support Vector Machine
   • Decision Tree
   • Random Forest
   • Implementasi dengan Python dan Scikit-learn.
9. Implementation Artificial Intelligence
   • Distance method
   • Forcasting dengan ARIMA
   • Clustering method dengan algoritma K-Means
   • Metode Fully Connected Network
   • Metode Convolutional Network
   • Metode Recurrent Neural Network
   • Penggunaan library sklearn dan keras Model ANN

TARGET PESERTA PELATIHAN

• Semua pihak yang membutuhkan pengetahuan seputar Pelatihan Artificial Intelligence Intermediate

METODE PELATIHAN

• Penyampaian konsep
• Diskusi kelompok
• Latihan
• Studi kasus

Untuk informasi pelatihan dapat menghubungi kontak kami di sini

Untuk informasi dan permintaan In house training, dapat dilihat di sini

Apabila anda tidak menemukan pelatihan yang anda butuhkan, silahkan melakukan permintaan pelatihan di sini