Pelatihan dan Uji Kompetensi BNSP Skema untuk Data Scientist dengan Fokus pada Deep Learning dan Neural Networks

28-Dec-2025

Pembuat : Admin Mobile Faculty

Kategori : Media Pembelajaran

Pelatihan dan Uji Kompetensi BNSP Skema untuk Data Scientist dengan Fokus pada Deep Learning dan Neural Networks

Pendahuluan:
Pelatihan ini menargetkan penguasaan teknik deep learning dan neural networks sebagai bagian dari skema kompetensi BNSP untuk Data Scientist. Program ini cocok untuk profesional yang ingin membangun model AI canggih seperti image recognition dan natural language processing.

Tujuan Program:
Mengembangkan kemampuan peserta dalam merancang, melatih, dan mengevaluasi deep neural networks menggunakan framework modern seperti TensorFlow dan PyTorch sesuai standar BNSP.

Sasaran Peserta:
Data scientist, machine learning engineer, peneliti AI, dan pengembang aplikasi kecerdasan buatan.

Unit Kompetensi Skema:

  • 1. KD.010001.003.01 - Membangun Model Prediktif Menggunakan Machine Learning
  • 2. KD.010001.016.01 - Menerapkan Teknik Deep Learning untuk Masalah Kompleks
  • 3. KD.010001.017.01 - Mengoptimalkan Arsitektur Neural Network
  • 4. KD.010001.018.01 - Melatih Model Deep Learning dengan Dataset Besar
  • 5. KD.010001.005.01 - Mengevaluasi dan Mengoptimalkan Model Data Science
  • 6. KD.010001.002.01 - Menerapkan Teknik Cleansing dan Transformasi Data
  • 7. KD.010001.001.01 - Mengumpulkan dan Mengelola Data dari Berbagai Sumber

Penutup:
Biaya pelatihan dan uji kompetensi sebesar Rp10.000.000 per peserta dengan minimal peserta 15 orang. Pelatihan termasuk lab deep learning, dataset khusus, dan pendampingan asesmen teknis.

Hashtag:

data scientist BNSP deep learning neural networks TensorFlow PyTorch AI machine learning artificial intelligence image recognition NLP computer vision convolutional neural network CNN recurrent neural network RNN LSTM GRU autoencoder generative models GAN model training model evaluation hyperparameter tuning backpropagation gradient descent activation functions loss function optimization algorithms data preprocessing deep learning big dataset GPU computing deep learning framework AI research AI development AI model deployment model interpretability explainable AI deep learning application deep learning use case deep learning tools neural network design deep neural network feedforward network deep learning lab deep learning training AI scientist AI engineer data modeler deep learning certification BNSP deep learning AI competence deep learning skills AI innovation predictive AI