Implementasi Kecerdasan Buatan atau (Artificial Intelligence) tidak hanya memerlukan pemahaman konseptual—melainkan juga kemampuan eksekusi. Hands-On AI Practitioner ini merupakan program MIGHTY AI System & Infrastructure Foundation – Level 2, yaitu pelatihan pengembangan AI tingkat lanjut berbasis praktik (hands-on) yang berfokus pada:
- Pembelajaran mendalam yang dipercepat GPU (GPU-accelerated deep learning)
- Kerangka kerja AI (TensorFlow, PyTorch),
- Rekayasa data dan pipeline AI waktu nyata,
- Optimasi model dan penyetelan kinerja (performance tuning),
- Implementasi di cloud dan edge,
- Penerapan AI di lingkungan industri.
Program ini mensimulasikan skenario AI industri di dunia nyata pada berbagai sektor seperti kesehatan, keuangan, pendidikan, manufaktur, logistik, dan teknik.
Durasi Program
3 hari (24 jam)
Ringkasan Program
Program AI System & Infrastrucure Tingkat Praktisi (Practitioner Level) ini merupakan tahap terapan dalam jalur profesional AI dasar dua level.
- Fokus
Implementasi model AI secara praktis, optimasi, dan deployment. - Struktur
Penyampaian modular dengan sesi laboratorium terintegrasi. - Hasil
Peserta menjadi praktisi AI yang kompeten dalam mengimplementasikan solusi AI berbasis akselerasi GPU.
Program ini mentransformasikan peserta dari sekadar memahami AI menjadi mampu mengeksekusi AI secara nyata.
Keunggulan Program
Program MIGHTY AI Practitioner ini memiliki keunggulan sebagai berikut:
- Menggabungkan akselerasi GPU NVIDIA dengan praktik implementasi di dunia nyata.
- Mengintegrasikan pengembangan model menggunakan TensorFlow dan PyTorch.
- Berfokus pada optimasi menggunakan CUDA dan TensorRT.
- Mensimulasikan skenario AI pada enterprise-level.
- Selaras dengan agenda peningkatan kompetensi tenaga kerja AI di Indonesia.
- Menjembatani pengetahuan dasar (Level 1) dengan penguasaan implementasi (deployment).
*) Jalur Sertifikasi:
Setelah berhasil menyelesaikan program, peserta akan memperoleh:
- Sertifikat dari MIGHTY Quantum.
- Sertifikasi bersama/terakreditasi dengan Perdana University (bergantung pada persetujuan).
- Jalur pengakuan opsional melalui kolaborasi dengan universitas global (jika diperlukan).
Hal ini memperkuat posisi karier dalam peran sebagai praktisi AI dan inovator.
Target Peserta
Program ini tepat untuk:
- Tim Teknologi Informasi (TI).
- AI engineers.
- Ilmuwan data.
- Unit riset dan inovasi.
- Laboratorium riset perguruan tinggi.
- Tim pengembangan AI di perusahaan.
- Departemen transformasi digital di organisasi.
Peserta sebaiknya memiliki pengetahuan dasar AI atau telah mengikuti pelatihan AI System & Infrastructure Foundation Leve 1.
Capaian Pembelajaran
Pada akhir program ini, peserta diharapkan mampu:
- Membangun dan melatih model pembelajaran mendalam menggunakan TensorFlow dan PyTorch.
- Memanfaatkan GPU NVIDIA (RTX → A100) untuk mempercepat proses pelatihan model.
- Menerapkan CUDA dan TensorRT untuk optimasi model serta peningkatan kinerja.
- Mengelola dataset, pipeline prapemrosesan, dan alur kerja AI secara waktu nyata.
- Melakukan deployment model AI ke lingkungan cloud dan perangkat edge (Jetson, DGX).
- Memantau kinerja model, melakukan troubleshooting, dan mengoptimalkan proses deployment.
- Menerapkan tata kelola AI yang etis dalam skenario praktis di dunia nyata.
- Mengembangkan serta mempresentasikan proyek mini capstone AI yang selaras dengan kebutuhan industri.
Metodologi Pelatihan
- Workshop langsung yang dipandu instruktur (daring atau tatap muka).
- Laboratorium praktik berbasis GPU terpandu (lingkungan RTX → A100).
- Pembelajaran berbasis proyek menggunakan dataset nyata.
- Simulasi skenario industri.
- Diskusi antar peserta dan pemecahan masalah terstruktur.
- Umpan balik berkelanjutan serta perbaikan iteratif.
Model Pengajaran
- Sesi laboratorium berbasis praktik (pengembangan model berbasis GPU).
- Penerapan menggunakan dataset dunia nyata.
- Demonstrasi deployment pada lingkungan cloud dan perangkat edge.
- Proyek mini capstone berbasis kelompok.
- Laporan laboratorium dan presentasi proyek.
Pelatihan ini bersifat terapan, berbasis keterampilan, dan berorientasi pada hasil—bukan sekadar pembelajaran teoretis.
Judul Modul & Cakupan Utama
- Pembelajaran Mendalam Berbasis Akselerasi GPU & CUDA
Dasar-dasar CUDA, pelatihan multi-GPU, serta optimasi menggunakan TensorRT. - Jaringan Saraf Lanjutan & Optimasi Model
CNN, RNN, Transformer, penyetelan hiperparameter, serta evaluasi kinerja. - Rekayasa Data & Pipeline AI Waktu–Nyata
Prapemrosesan data, augmentasi, versioning dataset, serta pipeline streaming. - Deployment Model (Cloud, Edge, DGX)
Deployment pada AWS/GCP/NVIDIA DGX Cloud, AI edge dengan Jetson, serta monitoring dan troubleshooting. - Studi Kasus Industri & Mini Capstone
Diagnostik kesehatan, deteksi fraud, pemeliharaan prediktif, serta proyek akhir.Top of FormBottom of Form
Dampak/Nilai/Manfaat Program
Bagi Peserta
- Kemampuan pengembangan model AI secara praktis.
- Keterampilan optimasi AI berbasis akselerasi GPU.
- Pengalaman implementasi di dunia nyata.
- Pengetahuan tentang implementasi AI pada cloud dan edge.
- Posisi profesional yang kuat dalam peran praktisi AI.
- Portofolio proyek yang relevan dengan kebutuhan industri.
Bagi Organisasi
- Pengembangan kapabilitas AI internal.
- Pengurangan ketergantungan pada vendor AI eksternal.
- Siklus inovasi AI yang lebih cepat.
- Peningkatan ROI (Return on Investment) atas investasi AI.
- Penguatan tata kelola teknis AI dan kepatuhan.
- Percepatan transformasi digital di tingkat perusahaan.
Program ini membangun kapabilitas operasional AI di dalam organisasi.
Program AI System & Infrastrucure Foundation Level 2 (Hands-On Pratitioner) ini bukanlah rangkaian kuliah akademik. Ini merupakan program penguasaan eksekusi dan deployment AI berbasis praktik (hands-on) yang dirancang untuk mentransformasikan profesional yang telah memahami AI menjadi praktisi AI yang mampu membangun, mengoptimalkan, dan mengimplementasikan sistem AI berbasis akselerasi GPU di lingkungan nyata. Program ini memastikan organisasi bertransformasi dari sekadar memahami AI menjadi memiliki kapabilitas AI—dari strategi menuju implementasi.
