Industri teknologi informasi terus berkembang dengan cepat, khususnya dalam bidang Artificial Intelligence (AI). Dengan semakin populernya AI dalam berbagai sektor seperti manufaktur, layanan pelanggan, keuangan, dan medis, penting bagi organisasi untuk memiliki tenaga kerja yang memiliki kompetensi tinggi dalam pengembangan dan implementasi AI. Pelatihan dan Uji Kompetensi BNSP Skema untuk Manajer AI: Menguasai Teknologi Machine Learning dan Deep Learning dirancang untuk memberikan pemahaman mendalam tentang konsep dan aplikasi AI, serta meningkatkan keterampilan manajerial dalam mengelola proyek AI.

Skema ini tidak hanya memenuhi standar Kompetensi Keahlian Nasional (SKKNI) tetapi juga menanggapi tantangan global seperti perubahan teknologi dan kebutuhan perusahaan untuk adaptasi cepat. Dengan pelatihan ini, peserta akan diberdayakan untuk membuat strategi yang efektif dalam pengembangan AI dan manajemen proyek AI, sehingga dapat memaksimalkan nilai bisnis dari investasi di bidang teknologi intelektual buatan.

Skema ini merupakan wadah edukatif yang komprehensif untuk meningkatkan kapasitas profesional dalam manajemen AI. Dengan pelatihan intensif ini, peserta akan memperoleh pemahaman mendalam tentang algoritma machine learning dan deep learning serta teknik analisis data yang lebih lanjut. Selain itu, pelatihan juga mencakup aspek pengelolaan proyek AI, termasuk manajemen risiko, implementasi strategi bisnis, dan interaksi dengan tim multidisiplin dalam menjalankan proyek AI.

1. Mengetahui konsep dasar Machine Learning dan Deep Learning
2. Menguasai algoritma pembelajaran mesin dan teknik deep learning
3. Mengembangkan strategi bisnis berbasis AI
4. Menganalisis data dan memanfaatkan hasil analisis dalam pengambilan keputusan
5. Menjalankan manajemen proyek AI dengan efisiensi tinggi

• Manajer Teknologi Informasi
• Kepala Divisi Pengembangan Produk
• Pengelola Layanan Pelanggan AI
• Direktur Bisnis AI
• Konsultan AI

Setiap unit kompetensi dalam skema ini dirancang dengan detil dan spesifik, sehingga peserta dapat memperoleh pemahaman yang mendalam tentang setiap aspek pengembangan dan manajemen AI. Dengan pelatihan yang intensif ini, peserta akan diberdayakan untuk membuat strategi bisnis berbasis AI yang efektif dan memberikan manfaat maksimal bagi perusahaan.

Unit kompetensi 1: Kode - ML01, Nama Unit - Pemahaman Konsep Dasar Machine Learning, Penjelasan detail fungsinya - Peserta akan mempelajari dasar-dasar konsep dan prinsip machine learning termasuk proses pembelajaran mesin, algoritma klasifikasi, regresi, clustering, dan pengenalan pola. Selain itu, peserta juga akan belajar tentang aspek penting seperti validasi data dan evaluasi model.

Unit kompetensi 2: Kode - DL01, Nama Unit - Konsep Dasar Deep Learning, Penjelasan detail fungsinya - Pemahaman konsep dasar deep learning termasuk arsitektur jaringan saraf, fungsi aktivasi, optimisasi model, dan teknik regularisasi. Peserta juga akan belajar tentang berbagai jenis algoritma deep learning seperti neural networks, convolutional neural networks (CNN), recurrent neural networks (RNN), dan transformers.

Unit kompetensi 3: Kode - DML01, Nama Unit - Algoritma Pembelajaran Mesin, Penjelasan detail fungsinya - Peserta akan mempelajari berbagai algoritma pembelajaran mesin termasuk decision trees, random forests, support vector machines (SVM), k-means clustering, dan principal component analysis (PCA). Selain itu, peserta juga akan belajar tentang teknik integrasi model dalam machine learning dan bagaimana mengoptimalkan performa model.

Unit kompetensi 4: Kode - DML02, Nama Unit - Teknik Analisis Data untuk AI, Penjelasan detail fungsinya - Peserta akan mempelajari teknik analisis data yang relevan dalam bidang machine learning dan deep learning. Hal ini termasuk eksplorasi data, transformasi data, seleksi fitur, dan integrasi model analitik. Selain itu, peserta juga akan belajar tentang metode pengujian statistik dan validasi model.

Unit kompetensi 5: Kode - DPL01, Nama Unit - Manajemen Proyek AI, Penjelasan detail fungsinya - Peserta akan mempelajari manajemen proyek berbasis AI termasuk pengelolaan risiko, estimasi waktu dan biaya, koordinasi tim, dan penilaian hasil. Selain itu, peserta juga akan belajar tentang pendekatan manajemen portofolio untuk pengembangan AI.

Unit kompetensi 6: Kode - DPL02, Nama Unit - Implementasi Strategi Bisnis Berbasis AI, Penjelasan detail fungsinya - Peserta akan mempelajari bagaimana mengintegrasikan AI ke dalam strategi bisnis yang lebih besar. Hal ini termasuk pemahaman tentang aspek penting seperti manajemen data, integrasi sistem, dan implementasi solusi AI di lingkungan bisnis.

Unit kompetensi 7: Kode - DPL03, Nama Unit - Interaksi Tim Multidisiplin dalam Manajemen Proyek AI, Penjelasan detail fungsinya - Peserta akan mempelajari cara kerja efektif dengan tim multidisiplin yang terlibat dalam pengembangan dan implementasi proyek AI. Hal ini termasuk komunikasi interdisipliner, manajemen konflik, dan penentuan prioritas.

Unit kompetensi 8: Kode - DPL04, Nama Unit - Evaluasi dan Penilaian Model AI, Penjelasan detail fungsinya - Peserta akan mempelajari bagaimana mengevaluasi model AI dan menilai performanya. Hal ini termasuk metrik evaluasi model, pengujian hipotesis, dan penyesuaian parameter model.

Unit kompetensi 9: Kode - DPL05, Nama Unit - Manajemen Risiko dalam Pengembangan AI, Penjelasan detail fungsinya - Peserta akan mempelajari aspek penting manajemen risiko dalam pengembangan dan implementasi AI. Hal ini termasuk identifikasi risiko, penilaian dampak risiko, dan strategi mitigasi.

Unit kompetensi 10: Kode - DPL06, Nama Unit - Etika dan Keamanan dalam Penggunaan AI, Penjelasan detail fungsinya - Peserta akan mempelajari aspek penting etika dan keamanan dalam penggunaan AI. Hal ini termasuk manajemen privasi data, integritas sistem, dan etika dalam pengambilan keputusan berbasis AI.

Nilai investasi dan manfaat sertifikasi bagi karier adalah sangat signifikan. Sertifikat BNSP Skema untuk Manajer AI: Menguasai Teknologi Machine Learning dan Deep Learning memberikan bukti yang diperlukan tentang keterampilan dan pengetahuan peserta dalam bidang ini, yang dapat membantu mereka memperluas jaringan profesional mereka dan mendapatkan peluang karier yang lebih baik. Selain itu, sertifikat juga menunjukkan bahwa peserta telah mengejar standar kompetensi yang tinggi dan siap untuk memberikan nilai tambah bagi perusahaan.