Intensive Bootcamp

Kurikulum Pembelajaran

Pilih program spesialisasi yang sesuai dengan tujuan karirmu. Setiap program dirancang intensif untuk mencetak talenta digital siap kerja.

Dipilih
Python AI Engineering

Program intensif 24 pertemuan dari dasar Python hingga membangun & men-deploy sistem AI nyata, termasuk Machine Learning, Deep Learning, dan Large Language Model.

Kelas
AI Automation dengan N8N

Otomatiskan pekerjaan repetitif dan bangun workflow cerdas berbasis AI tanpa banyak coding menggunakan N8N dalam 6 pertemuan.

Kelas
Openclaw — Web Scraping & Data Otomatis

Kelas singkat 2 pertemuan untuk menguasai pengambilan data otomatis dari web menggunakan Openclaw.

Kelas
Vibe Coding: Next.js & Golang

Bangun aplikasi fullstack modern dengan Next.js dan Golang sambil memanfaatkan AI coding assistant dalam 10 pertemuan.

Python AI Engineering

Jalur lengkap menjadi AI Engineer: fondasi Python, analisis data, machine learning, deep learning, hingga membangun aplikasi berbasis LLM dan men-deploy-nya ke produksi.

Pertemuan 1
Pertemuan 1 — Pengantar AI Engineering & AI Product Lifecycle
Peran AI Engineer, alur siklus hidup produk AI dari ide hingga produksi.
Pertemuan 2
Pertemuan 2 — Fundamental Python Part 1: Syntax, Variables, Control Flow
Sintaks dasar Python, variabel, tipe data, dan alur kontrol.
Pertemuan 3
Pertemuan 3 — Fundamental Python Part 2: Functions, OOP, Modules
Fungsi, pemrograman berorientasi objek, dan modularisasi kode.
Pertemuan 4
Pertemuan 4 — Fundamental Python Part 3: File I/O, Exception, Async Basics
Operasi file, penanganan error, dan dasar pemrograman asinkron.
Pertemuan 5
Pertemuan 5 — Python Data Science I: Pengumpulan & Analisis Statistik
Mengumpulkan data dan melakukan analisis statistik dasar.
Pertemuan 6
Pertemuan 6 — Python Data Science II: Visualisasi Data
Menyajikan data dengan grafik menggunakan Matplotlib dan Seaborn.
Pertemuan 7
Pertemuan 7 — Python Data Science III: Data Preprocessing & Validasi
Pembersihan, transformasi, dan validasi kualitas data.
Pertemuan 8
Pertemuan 8 — Mini Project: End-to-End Data Analysis
Proyek analisis data lengkap dari data mentah hingga insight.
Pertemuan 9
Pertemuan 9 — Python ML I: Supervised Learning
Model pembelajaran terbimbing untuk regresi dan klasifikasi.
Pertemuan 10
Pertemuan 10 — Python ML II: Unsupervised Learning
Clustering dan teknik pembelajaran tanpa label.
Pertemuan 11
Pertemuan 11 — Python ML III: ML Pipeline & Experiment Tracking
Membangun pipeline ML dan melacak eksperimen.
Pertemuan 12
Pertemuan 12 — Deep Learning I: Neural Network & Backpropagation
Konsep jaringan saraf dan algoritma backpropagation.
Pertemuan 13
Pertemuan 13 — Deep Learning II: Framework PyTorch/TensorFlow
Membangun dan melatih model dengan PyTorch atau TensorFlow.
Pertemuan 14
Pertemuan 14 — Deep Learning III: Sequence Model (RNN, LSTM, GRU)
Model berurutan untuk data sekuensial seperti teks dan time series.
Pertemuan 15
Pertemuan 15 — LLM I: Transformer Architecture & Attention Mechanism
Arsitektur Transformer dan mekanisme attention.
Pertemuan 16
Pertemuan 16 — LLM II: Pretrained LLM & Fine-tuning
Memanfaatkan model terlatih dan menyetelnya untuk tugas spesifik.
Pertemuan 17
Pertemuan 17 — LLM III: Prompt Engineering
Teknik menyusun prompt yang efektif untuk LLM.
Pertemuan 18
Pertemuan 18 — LLM IV: Embedding & Semantic Search
Representasi embedding dan pencarian berbasis makna.
Pertemuan 19
Pertemuan 19 — LLM V: RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Menggabungkan retrieval dengan generasi untuk jawaban akurat.
Pertemuan 20
Pertemuan 20 — Deployment I: AI API & Backend dengan FastAPI
Menyajikan model AI sebagai REST API menggunakan FastAPI.
Pertemuan 21
Pertemuan 21 — Deployment II: Frontend dengan Next.js
Membangun antarmuka pengguna untuk aplikasi AI dengan Next.js.
Pertemuan 22
Pertemuan 22 — Deployment III: Containerization dengan Docker
Mengemas aplikasi AI ke dalam container Docker.
Pertemuan 23
Pertemuan 23 — Deployment IV: Web Server & Reverse Proxy Nginx
Konfigurasi web server dan reverse proxy dengan Nginx.
Pertemuan 24
Pertemuan 24 — Deployment V: CI/CD, Production Readiness & AI Monitoring
Otomasi CI/CD, kesiapan produksi, dan pemantauan model AI.