Sertifikasi BNSP: Pengelolaan Data dan Prompt Engineering dalam AI Generatif
08-Oct-2025
Pembuat : Admin Mobile Faculty
Kategori : Media Pembelajaran
Pendahuluan
Dalam pengembangan Artificial Intelligence (AI) Generatif, pengelolaan data dan rekayasa prompt (Prompt Engineering) menjadi dua faktor utama yang menentukan keberhasilan model AI. Data yang berkualitas memastikan bahwa model AI generatif dapat belajar secara optimal, sementara prompt engineering memungkinkan interaksi yang lebih akurat dan sesuai dengan kebutuhan pengguna. Sertifikasi BNSP: Pengelolaan Data dan Prompt Engineering dalam AI Generatif bertujuan untuk membekali peserta dengan keterampilan dalam pengelolaan data yang efektif serta teknik rekayasa prompt yang optimal untuk meningkatkan akurasi dan kinerja model AI generatif. Pelatihan ini juga mempersiapkan peserta untuk memperoleh sertifikasi BNSP, sebagai pengakuan resmi atas kompetensi dalam bidang pengelolaan data dan rekayasa prompt untuk AI generatif.| Hari | Materi |
|---|---|
| Hari 1 | Pengenalan Pengelolaan Data dan AI Generatif |
| - Konsep dasar pengelolaan data dalam AI generatif | |
| - Jenis data yang digunakan dalam model AI generatif | |
| - Teknik pengumpulan dan pembersihan data untuk AI | |
| Hari 2 | Validasi dan Optimasi Data dalam AI Generatif |
| - Teknik validasi data untuk meningkatkan akurasi model | |
| - Mitigasi bias dalam dataset AI | |
| - Standarisasi dan kepatuhan dalam pengelolaan data AI | |
| Hari 3 | Teknik Rekayasa Prompt dalam AI Generatif |
| - Dasar-dasar rekayasa prompt dan peranannya dalam AI generatif | |
| - Struktur prompt yang efektif untuk meningkatkan hasil AI | |
| - Studi kasus penggunaan rekayasa prompt dalam berbagai industri | |
| Hari 4 | Eksperimen dan Evaluasi Kinerja Prompt |
| - Metode eksperimen dan pengujian prompt | |
| - Penggunaan logika dan sintaks dalam prompt engineering | |
| - Analisis hasil AI generatif berdasarkan variasi prompt | |
| Hari 5 | Persiapan Sertifikasi BNSP Pengelolaan Data dan Prompt Engineering dalam AI Generatif |
| - Review materi pelatihan | |
| - Simulasi ujian sertifikasi | |
| - Diskusi dan sesi tanya jawab | |
| - Evaluasi kesiapan peserta untuk ujian sertifikasi |
| NO | Kode Unit | Unit Kompetensi |
| 1 | TIK.AI.TIBD.01.1 | Pemikiran desain untuk pengembangan aplikasi |
| 2 | TIK.AI.TIBD.02.1 | Pengembangan Chatbot (Dasar) |
| 3 | TIK.AI.TIBD.03.1 | Rekayasa prompt (Dasar) |
| 4 | TIK.AI.TIBD.04.1 | Manajemen Produk |
| 5 | J.62DMI00.006.1 | Memvalidasi Data |