logo

Dibuat Oleh Renata Putri Henessa

Complete AI & Machine Learning Bootcamp: Panduan Lengkap dari Dasar hingga Mahir

Login

Artificial Intelligence & Machine Learning adalah teknologi masa depan! Apakah Anda siap mempelajarinya?

Kursus ini adalah panduan lengkap AI & Machine Learning yang dirancang untuk membawa Anda dari konsep dasar hingga penerapan tingkat lanjut, termasuk data preprocessing, supervised & unsupervised learning, deep learning, NLP, Computer Vision, Generative AI, hingga AI automation.

Anda akan langsung membangun proyek AI nyata menggunakan Python dan library AI populer seperti TensorFlow, OpenCV, dan Scikit-learn.

Setiap materi langsung diterapkan dalam proyek nyata, sehingga Anda siap menghadapi tantangan industri AI & Data Science!

Apa yang Akan Anda Pelajari?

  • Fundamental AI & Machine Learning: Konsep AI, ML, dan Deep Learning, serta perbedaannya
  • Preprocessing Data: Teknik data cleaning, feature engineering, encoding, dan scaling
  • Supervised Learning: Linear Regression, Logistic Regression, Decision Trees, Random Forest, dan Support Vector Machines (SVM)
  • Unsupervised Learning: Clustering dengan K-Means, DBSCAN, PCA untuk dimensionality reduction
  • Deep Learning & Neural Networks: Membangun model dengan TensorFlow & Keras
  • Natural Language Processing (NLP): Sentiment analysis, text classification, word embeddings, Named Entity Recognition (NER)
  • Computer Vision: Image processing, object detection, feature extraction dengan OpenCV
  • Search & Optimization Algorithms: Pencarian A*, Gradient Descent, dan metode optimasi lainnya
  • Generative AI: Autoencoders, AI-generated text, dan GANs (Generative Adversarial Networks)
  • AI Model Deployment: Mengintegrasikan model AI ke dalam aplikasi dan API
  • AI Automation: Membangun AI untuk otomasi bisnis dan pengambilan keputusan
  • Proyek Dunia Nyata

Dengan pendekatan berbasis proyek, Anda tidak hanya memahami teori tetapi juga langsung mengembangkan dan menerapkan AI & ML dalam dunia nyata!

Kenapa Harus Mengambil Kursus Ini?

  • Beginner-Friendly – Tidak perlu pengalaman sebelumnya, kursus ini dirancang untuk pemula
  • Hands-on Projects – Langsung membangun proyek AI & ML dari awal
  • Library AI Terpopuler – Menggunakan TensorFlow, OpenCV, Scikit-learn, Pandas, dan NumPy
  • Skill yang Dicari di Industri – AI & Machine Learning digunakan di fintech, kesehatan, marketing, dan teknologi
  • Persiapan Karier di AI & Data Science – Fondasi kuat untuk menjadi Data Scientist, Machine Learning Engineer, atau AI Developer

Setelah menyelesaikan kursus ini, Anda akan memiliki keterampilan untuk membangun, mengevaluasi, dan menerapkan model AI & ML dalam proyek dunia nyata!



  1. Pemahaman dasar pemrograman Python dianjurkan tetapi tidak wajib
  2. Familiar dengan konsep matematika dasar (statistik, aljabar linear) akan membantu
  3. Laptop/PC dengan Windows, macOS, atau Linux
  4. Antusiasme tinggi untuk belajar AI, ML, dan eksplorasi teknologi terbaru!
  1. Pemula yang ingin memahami AI & Machine Learning dari nol
  2. Mahasiswa & profesional yang ingin berkarier di bidang AI & Data Science
  3. Software engineers yang ingin mengembangkan model AI dalam proyek mereka
  4. Data analyst dan data scientist yang ingin memperdalam skill Machine Learning & AI
  5. Siapa saja yang ingin memahami dan menerapkan AI & ML dalam dunia nyata

Konten Kursus

15 Topik • 63 Materi

Pengenalan Machine Learning

    1. Machine Learning Pipeline

    2. Overview of the Course

    3. Tools dan Libraries untuk Machine Learning

    4. Jenis-Jenis Machine Learning

    5. Apa Itu Machine Learning?

    6. Konsep Dasar dalam Machine Learning

Data Preprocessing

    1. Explanatory Data Analysis (EDA)

    2. Implementasi Praktis Data Preprocessing

    3. Splitting Data untuk Train dan Test

    4. Data Transformation dan Encoding

    5. Feature Scaling

    6. Data Cleaning

Supervised Learning - Regression

    1. Implementasi Linear Regression di Python

    2. Project - Prediksi Harga Rumah

    3. Pengantar Linear Regression

    4. Ridge, Lasso, dan Elastic Net Regression

    5. Polynomial Regression

Supervised Learning - Classification

    1. Logistic Regression

    2. k-Nearest Neighbors (k-NN)

    3. Decision Trees

    4. Project - Perbandingan Model Klasifikasi

    5. Support Vector Machines (SVM)

    6. Implementasi Logistic Regression di Python

Ensemble Learning

    1. Pengantar Ensemble Learning

    2. Project - Deteksi Penipuan Kartu Kredit

    3. Random Forest

    4. Gradient Boosting Algorithms

Unsupervised Learning - Clustering

    1. Density-Based Clustering (DBSCAN)

    2. K-Means Clustering

    3. Project - Segmentasi Pelanggan

    4. Hierarchical Clustering

Unsupervised Learning - Dimensionality Reduction

    1. Principal Component Analysis (PCA)

    2. Project - Visualisasi Data Wine

    3. t-SNE untuk Visualisasi Data

    4. Autoencoders

Association Rule Learning

    1. Project - Market Basket Analysis

    2. FP-Growth Algorithm

    3. Pengantar Association Rules

    4. Apriori Algorithm

Pengenalan Artificial Intelligence

    1. Komponen Utama dalam AI

    2. Overview of the Course

    3. Apa Itu Artificial Intelligence?

    4. AI vs Machine Learning vs Deep Learning

Fondasi Python untuk AI

    1. Teknik Manajemen Data

    2. Pengenalan Library Python untuk AI

Natural Language Processing (NLP)

    1. Proyek - Model Klasifikasi Teks

    2. Menggunakan Word Embeddings

    3. Aplikasi NLP

    4. Dasar-Dasar NLP

Computer Vision

    1. Aplikasi Computer Vision

    2. Dasar-Dasar Pemrosesan Gambar

    3. Proyek - Klasifikasi Gambar

    4. Pengenalan Pengenalan Objek dan Ekstraksi Fitur

Pencarian dan Optimasi dalam AI

    1. Dasar-Dasar Pencarian

    2. Teknik Optimasi

    3. Proyek - Implementasi A Search

    4. Aplikasi Pencarian dalam AI

Reinforcement Learning

    1. Pengenalan Reinforcement Learning

    2. Dasar-Dasar Q-Learning

Generative AI

    1. Proyek - Membangun Model AI

    2. Menggunakan Autoencoders

    3. Aplikasi Generative AI

    4. Pengenalan Generative AI

Pilih Paket Belajar

Rp. 958.000,00

Rp. 169.000,00

Rp. 1.598.000,00

Rp. 189.000,00

Rp. 638.000,00

Rp. 139.000,00