Artificial Intelligence Professional Certificate (CAIPC®) adalah pelatihan dan sertifikasi profesional yang membekali peserta dengan pemahaman dasar mengenai Artificial Intelligence dan Machine Learning, termasuk supervised learning, unsupervised learning, analisis data untuk pengambilan keputusan, dasar Python, serta algoritma populer seperti K-Nearest Neighbors, Linear Regression, Decision Tree, dan K-Means Clustering. Program ini cocok bagi peserta yang ingin memahami konsep AI secara praktis dan aplikatif untuk kebutuhan bisnis, data, dan teknologi.
Pelatihan ini cocok untuk:
- Profesional yang ingin memperluas pengetahuan di bidang Artificial Intelligence dan Machine Learning.
- Engineer, analyst, dan marketing manager yang ingin memahami penerapan AI dalam pekerjaan.
- Data Analyst, Data Scientist, dan Data Steward.
- Profesional yang tertarik pada Data Mining dan teknik Machine Learning.
- IT professional, business analyst, dan decision maker yang ingin memahami AI untuk analisis data dan pengambilan keputusan.
- Mahasiswa, dosen, peneliti, dan peserta umum yang ingin membangun fondasi pengetahuan AI secara praktis.
Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:
- Memahami konsep dasar Artificial Intelligence dan Machine Learning.
- Menjelaskan metode Machine Learning, khususnya supervised learning dan unsupervised learning.
- Menggunakan analisis data untuk mendukung proses decision-making.
- Memahami batasan, kekuatan, dan keterbatasan algoritma dalam penerapan AI.
- Memahami dasar pemrograman Python yang relevan untuk AI dan Machine Learning.
- Memahami konsep matematika dasar yang digunakan dalam AI, seperti kalkulus dan aljabar linear.
- Menjelaskan dan menerapkan algoritma populer seperti K-Nearest Neighbors, Linear Regression, Decision Tree, dan K-Means Clustering.
- Memahami evaluasi performa model, hyperparameter optimization, dan cross validation.
- Mengembangkan pemahaman praktis melalui guided project seperti prediksi harga mobil, prediksi harga rumah, prediksi pasar saham, dan prediksi penyewaan sepeda.
Modul 1 — Machine Learning Fundamentals
Membahas konsep dasar Machine Learning, termasuk supervised learning, unsupervised learning, reinforcement learning, serta pengenalan cara kerja model Machine Learning.
Pokok bahasan:
- Machine Learning fundamentals.
- Supervised, unsupervised, dan reinforcement learning.
- Introduction to K-Nearest Neighbors.
- Evaluating model performance.
- Hyperparameter optimization.
- Cross validation.
Modul 2 — Mathematics for Machine Learning
Membahas konsep matematika dasar yang diperlukan dalam Machine Learning, khususnya kalkulus dan aljabar linear.
Pokok bahasan:
- Calculus for Machine Learning.
- Linear dan nonlinear functions.
- Limits dan extreme points.
- Linear Algebra for Machine Learning.
- Vectors dan matrix algebra.
Modul 3 — Machine Learning Models with Python
Membahas penerapan model Machine Learning menggunakan Python dan library pendukung seperti Scikit-learn.
Pokok bahasan:
- Linear Regression.
- Logistic Regression.
- Multiclass Classification.
- Overfitting.
- K-Means Clustering.
- Decision Tree.
- Python implementation for Machine Learning.
Modul 4 — Guided Projects
Membahas latihan berbasis proyek untuk memahami penerapan AI dan Machine Learning dalam kasus nyata.
Pokok bahasan:
- Predicting Car Prices.
- Predicting House Sale Prices.
- Predicting the Stock Market.
- Predicting Bike Rentals.
