Di era digital yang semakin maju, Industri Teknologi Informasi dan Komunikasi (EITCA) semakin menjadi pilar penting dalam memajukan ekonomi suatu negara. Dalam konteks ini, Artificial Intelligence (AI) telah menjadi sektor vital yang mendorong inovasi dan transformasi digital. Oleh karena itu, pelatihan dan uji kompetensi yang disesuaikan dengan standar SKKNI menjadi sangat penting untuk menyiapkan tenaga kerja berkualitas tinggi.

Industri AI di seluruh dunia menghadapi tantangan dalam hal peningkatan keterampilan dan pengetahuan para profesionalnya. Tantangan ini mencakup perubahan cepat teknologi, kebutuhan akan integritas data, dan standarisasi kualifikasi yang memadai. Oleh karena itu, program pelatihan dan uji kompetensi BNSP Skema harus dapat menjawab tantangan tersebut dengan memberikan konten yang relevan, berkelanjutan, dan sesuai dengan kebutuhan industri.

Program ini bertujuan untuk menghasilkan spesialis senior pengembang AI yang mampu membangun, menyesuaikan, dan melatih sistem AI yang efektif dan etis. Ini mencakup pengetahuan dalam algoritma machine learning, deep learning, pemrosesan bahasa alami, dan kecerdasan buatan lainnya. Selain itu, program ini juga membantu peserta memahami dampak etika dan sosial dari penggunaan AI di berbagai sektor industri.

1. Tujuan utama program adalah menghasilkan profesional AI yang mampu menjadi pemimpin teknologi dalam industri EITCA.
2. Membangun keterampilan praktis dalam merancang, membangun, dan mengevaluasi model machine learning.
3. Mengembangkan pemahaman mendalam tentang etika dan regulasi AI serta bagaimana mengaplikasikannya dalam praktek kerja.
4. Memastikan peserta memiliki pengetahuan tentang implementasi dan penggunaan data yang benar, terutama dalam konteks privasi dan integritas data.
5. Melatih keterampilan komunikasi teknis untuk menjelaskan konsep AI kepada non-teknisi.

• Pengembang senior AI
• Data Scientist
• Analisis Bisnis Data (ABD)
• Konsultan Sistem Informasi
• Teknisi Pengolahan Data

Unit Kompetensi 1: Teknik Pembelajaran Mesin Dasar
Pembahasan meliputi prinsip dasar machine learning, pengenalan jenis algoritma ML, dan proses pemodelan. Peserta akan belajar bagaimana membuat model prediksi menggunakan metode supervised dan unsupervised.

Unit Kompetensi 2: Teknik Pembelajaran Mesin Lanjutan
Meneruskan pengetahuan tentang algoritma yang lebih kompleks, seperti deep learning dan neural networks. Ini termasuk pengenalan arsitektur jaringan saraf dan bagaimana melatih model menggunakan data besar.

Unit Kompetensi 3: Pemrosesan Bahasa Alami
Membahas tentang teknik pemrosesan bahasa alami, yang mencakup tokenisasi teks, stemming, stop word removal, dan bag-of-words. Peserta akan mempelajari cara menerapkan metode NLP dalam pemanfaatan AI untuk berbagai tugas seperti analisis sentimen dan pengenalan entitas.

Unit Kompetensi 4: Teknologi Komputasi Berbasis Cloud
Mempelajari bagaimana menggunakan cloud computing untuk mengembangkan dan mengoptimalkan model AI. Ini termasuk pemahaman tentang infrastruktur cloud, manajemen layanan, dan pengetahuan tentang penyedia layanan seperti AWS, Azure, dan Google Cloud.

Unit Kompetensi 5: Etika dan Regulasi AI
Menekankan pentingnya etika dalam pengembangan AI. Ini termasuk diskusi tentang regulasi internasional, standar industri, dan bagaimana menjamin bahwa keputusan AI tidak menghasilkan bias atau penyalahgunaan data.

Unit Kompetensi 6: Pemrograman Data Berorientasi Objek
Menunjukkan kepada peserta cara menggunakan pemrograman orientasi objek untuk memanipulasi dan menganalisis data kompleks. Ini termasuk pengenalan konsep kelas, metode, dan pewarisan dalam bahasa pemrograman seperti Python.

Unit Kompetensi 7: Manajemen Proyek AI
Mengajarkan peserta bagaimana merencanakan, mengimplementasikan, dan memantau proyek AI dari awal hingga akhir. Ini mencakup manajemen risiko, pengendalian kualitas, dan evaluasi progres.

Unit Kompetensi 8: Pengembangan Aplikasi Interaktif AI
Menunjukkan kepada peserta cara mengintegrasikan AI ke dalam aplikasi yang berinteraksi dengan pengguna. Ini termasuk pengenalan teknologi interaksi manusia komputer dan bagaimana menerapkannya.

Unit Kompetensi 9: Pengujian Sistem AI
Melatih peserta pada metode pengujian sistem AI, mencakup pengetahuan tentang tes unit, integritas sistem, dan uji lintas domain. Ini juga termasuk bagaimana memastikan bahwa model AI bekerja sebagaimana mestinya dalam lingkungan produksi.

Unit Kompetensi 10: Analisis dan Visualisasi Data
Menunjukkan kepada peserta cara analisis data kompleks menggunakan alat visualisasi seperti Tableau, PowerBI, atau Metabase. Ini termasuk pengetahuan tentang bagaimana menafsirkan hasil analisis untuk membuat keputusan bisnis yang lebih baik.

Nilai investasi pada program ini mencakup pelatihan intensif, akses ke sumber daya dan alat terkini dalam industri AI, serta uji kompetensi berstandar yang dapat memperkuat karier profesional peserta. Dengan menguasai materi dari unit kompetensi di atas, peserta akan siap untuk mencari pekerjaan sebagai pengembang AI senior atau mengejar kesempatan lain dalam industri EITCA.

Tags: AI, EITCA, pelatihan profesional, uji kompetensi, BNSP Skema, Spesialis Pengembang AI, algoritma machine learning, deep learning, pemrosesan bahasa alami, data science, etika dan regulasi AI, cloud computing, pemrograman orientasi objek, manajemen proyek AI, pengembangan aplikasi interaktif, pengujian sistem AI, analisis dan visualisasi data.