Predictive AI Specialist adalah program pelatihan yang dirancang untuk membekali peserta dengan pemahaman komprehensif mengenai konsep, model, praktik, dan best practices dalam Predictive AI. Pelatihan ini membahas penerapan AI analytics dalam berbagai skenario bisnis, teknik pemrosesan data, model training, learning approaches, evaluasi model, serta latihan berbasis studi kasus untuk memperkuat kemampuan peserta dalam memahami dan menerapkan Predictive AI secara praktis.
- IT professional dan technology practitioner yang ingin memahami cara kerja Predictive AI dan aplikasinya dalam solusi teknologi.
- Business analyst dan system analyst yang ingin memahami bagaimana Predictive AI digunakan untuk mendukung kebutuhan bisnis dan pengambilan keputusan.
- Data analyst, data enthusiast, dan BI professional yang ingin memperluas kompetensi ke area AI analytics dan model evaluation.
- Manajer, supervisor, dan decision maker yang ingin memahami manfaat, risiko, dan peluang penerapan Predictive AI di organisasi.
- Konsultan IT, konsultan bisnis, dan konsultan transformasi digital yang ingin memperkuat pemahaman tentang AI use case, learning approaches, dan solution design.
- Project manager, product manager, dan innovation team yang terlibat dalam pengembangan solusi berbasis AI.
- Dosen, peneliti, widyaiswara, dan instruktur pelatihan yang ingin memahami materi Predictive AI untuk kebutuhan pengajaran, riset, atau pengembangan kurikulum.
- Mahasiswa dan fresh graduate yang ingin membangun fondasi awal di bidang Predictive AI, machine learning, dan AI for business.
Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:
- Memahami konsep dasar Predictive AI dan perannya dalam mendukung analisis, prediksi, dan pengambilan keputusan bisnis.
- Menjelaskan business drivers dan technology drivers yang mendorong penggunaan Predictive AI dalam organisasi.
- Mengidentifikasi manfaat, risiko, dan tantangan dalam penerapan Predictive AI.
- Memahami kategori masalah bisnis yang dapat diselesaikan menggunakan pendekatan AI.
- Menjelaskan berbagai jenis Predictive AI dan pendekatan pembelajaran yang umum digunakan.
- Memahami proses model training dan training loop dalam pengembangan model Predictive AI.
- Membedakan pendekatan supervised learning, unsupervised learning, continuous learning, semi-supervised learning, heuristic learning, dan reinforcement learning.
- Memahami teknik dasar feature encoding, feature imputation, dimensionality reduction, dan data wrangling.
- Melakukan evaluasi model, baseline modeling, model optimization, dan strategi menghindari overfitting.
- Memahami konsep transfer learning dan penerapannya dalam pengembangan model AI.
- Mengaplikasikan pemahaman Predictive AI melalui latihan berbasis studi kasus dan skenario bisnis nyata.
- Mempersiapkan diri untuk mengikuti certification bundle melalui practice exam questions dan online-proctored certification exam.
Modul 1 — Fundamental Predictive AI
Modul ini membahas dasar-dasar Predictive AI, penerapan Predictive AI dalam berbagai aplikasi bisnis, praktik dan sistem Predictive AI, pendekatan pembelajaran umum, serta area fungsional yang banyak digunakan dalam sistem AI.
Pokok bahasan:
- Predictive AI business and technology drivers.
- Predictive AI benefits.
- Common risks and challenges of using Predictive AI.
- Business problem categories addressed by AI.
- Types of Predictive AI.
- Common Predictive AI learning approaches.
- Predictive AI learning and model training.
- Step-by-step training loop process.
- Supervised learning.
- Unsupervised learning.
- Continuous learning.
- Heuristic learning.
- Semi-supervised learning.
- Reinforcement learning.
- Common Predictive AI functional designs.
- Computer vision dan pattern recognition.
- Robotics, Natural Language Processing, speech recognition, dan Natural Language Understanding.
- AI models dan neural networks.
Modul 2 — Advanced Predictive AI
Modul ini memberikan pemahaman tentang cara kerja sistem Predictive AI melalui teknik learning, data processing, data manipulation, serta AI system performance management. Modul ini tidak berfokus pada rumus matematika atau programming, sehingga sesuai untuk general IT professionals.
Pokok bahasan:
- Understanding supervised learning.
- Understanding unsupervised learning.
- Essential analytics techniques and processes.
- Feature encoding.
- Feature imputation.
- Dimensionality reduction.
- Data wrangling.
- Model evaluation.
- Training performance evaluation.
- Baseline modeling.
- Model optimization.
- Overfitting avoidance.
- Transfer learning.
Modul 3 — Predictive AI Lab
Modul ini berisi latihan berbasis studi kasus dan problem-solving lab untuk menguji kemampuan peserta dalam menerapkan pengetahuan dari modul sebelumnya. Lab ini dirancang untuk memperkuat pemahaman dan menunjukkan bagaimana praktik dan teknologi Predictive AI dapat dikombinasikan dalam solusi yang lebih besar.
Pokok bahasan:
- Case Study Background: ADM.
- Lab Exercise: Burdensome Model Training.
- Lab Exercise: Neural Network Selection.
- Lab Exercise: Making Difficult Decisions That Could Save Lives.
- Case Study Background: PMI.
- Lab Exercise: Defining How Robots Learn and Neural Network Selection.
- Lab Exercise: Neural Network Selection and Complex Learning Challenges.
- Lab Exercise: Dealing with an Underperforming Model.
- Case Study Background: HHA.
- Lab Exercise: Dynamic Forecasting with Multi-Analysis.
- Lab Exercise: Deep Profile Data and Finding Hidden Preferences.
- Lab Exercise: Realtime Adaptive Pricing.
Modul 4 — Learning Materials dan Certification Preparation
Peserta juga memperoleh akses materi pembelajaran yang mendukung proses belajar, seperti workbook lessons, interactive exercises, mind map poster, practice exam questions, serta printable PDFs. Certification bundle mencakup online-proctored certification exam dan practice exam questions.
Pokok bahasan:
- Review materi utama Predictive AI Specialist.
- Workbook lessons.
- Interactive exercises.
- Mind map poster.
- Practice exam questions.
- Printable PDFs.
- Strategi persiapan ujian sertifikasi.
- Online-proctored certification exam preparation.
- Final review konsep kunci Predictive AI.
