Persiapan Ujian BNSP Insinyur Pembelajaran Mesin

BNSP Insinyur Pembelajaran Mesin – Level Mahir adalah jalur pembelajaran terstruktur yang dirancang untuk membekali peserta dengan kompetensi tingkat mahir dalam mengembangkan, menerapkan, dan mengevaluasi model Machine Learning serta Deep Learning untuk menyelesaikan berbagai permasalahan berbasis data.

Learning path ini mengintegrasikan statistika dasar, Python Data Science, Machine Learning dengan Scikit-learn, algoritma data mining, analisis data spasial, klasifikasi suara, klasifikasi berita, Deep Learning dengan Keras, Natural Language Processing (NLP), dan Object Detection. Melalui pembelajaran ini, peserta diharapkan mampu mengolah data, memilih algoritma yang sesuai, membangun model prediktif, serta mengembangkan solusi kecerdasan buatan untuk kebutuhan analisis data, pemrosesan bahasa alami, pengenalan suara, dan visi komputer.

Tujuan Pembelajaran

• Memahami konsep statistika dasar sebagai landasan pengembangan model Machine Learning.
• Mampu mengolah, menganalisis, dan memvisualisasikan data menggunakan Python untuk Data Science.
• Mampu membangun dan mengevaluasi model Machine Learning menggunakan Scikit-learn.
• Memahami dan menerapkan algoritma data mining untuk menemukan pola dan informasi dari data.
• Mampu menerapkan Machine Learning untuk analisis data spasial.
• Mampu mengembangkan model klasifikasi suara menggunakan pendekatan Machine Learning.
• Mampu membangun model klasifikasi berita berdasarkan karakteristik dan kandungan teks.
• Mampu mengembangkan model Deep Learning menggunakan Keras.
• Mampu menerapkan Deep Learning dan Natural Language Processing untuk pemrosesan data bahasa alami.
• Mampu mengembangkan model Object Detection untuk mendeteksi objek pada citra.

Materi Pembelajaran

1. Statistika Dasar Machine Learning
2. Python Data Science Pemula
3. Machine Learning Scikit-learn Python
4. Algoritma Data Mining
5. Analisa Data Spatial Machine Learning
6. Speech Classification Machine Learning
7. News Classification Machine Learning
8. Deep Learning Keras Python
9. Natural Language Processing Deep Learning
10. Object Detection Deep Learning

Output Akhir

• Portofolio proyek pengembangan model Machine Learning dan Deep Learning.
• Implementasi pengolahan dan analisis data menggunakan Python.
• Model Machine Learning untuk klasifikasi, prediksi, dan penemuan pola data.
• Proyek analisis data spasial berbasis Machine Learning.
• Implementasi model klasifikasi suara dan klasifikasi berita.
• Model Deep Learning untuk pemrosesan bahasa alami menggunakan NLP.
• Implementasi Object Detection untuk identifikasi objek pada citra.
• Pemahaman proses pengembangan, evaluasi, dan penerapan model kecerdasan buatan.
• Sertifikat penyelesaian learning path.