AI Enginner

Path Snapshot

Duration: 12 weeks

Approach: Action learning with mentor checkpoints.

Konsultasi Path

Roadmap Belajar AI Engineer – 12 Minggu

Week 1 — Python for AI Development

Tujuan: Menguasai Python sebagai bahasa utama AI.

Python Syntax and Programming Basics

Memahami sintaks dasar Python untuk menulis program AI dengan benar.

Data Structures (List, Dictionary, Tuple, Set)

Menggunakan struktur data utama Python untuk manipulasi data.

Functions and Modules

Membuat fungsi reusable dan mengelola kode menggunakan modul.

File Handling and Data Processing

Membaca, menulis, dan memproses data dari file secara efisien.

Introduction to NumPy

Mengenal komputasi numerik menggunakan array NumPy.

Introduction to Pandas

Mengolah data tabular dengan DataFrame Pandas.

Weekly Coding Practice

Latihan coding mingguan untuk memperkuat fondasi Python.

Week 2 — Mathematics for Machine Learning

Tujuan: Memahami konsep matematika dasar yang digunakan dalam AI.

Linear Algebra Fundamentals

Mempelajari konsep aljabar linear yang mendasari algoritma ML.

Vectors and Matrices

Memahami representasi data dalam bentuk vektor dan matriks.

Matrix Operations in Python

Menerapkan operasi matriks menggunakan NumPy.

Probability Theory Basics

Mempelajari peluang dasar untuk model prediktif.

Statistics for Machine Learning

Menggunakan statistik untuk analisis dan evaluasi model.

Data Distribution and Sampling

Memahami distribusi data dan teknik sampling.

Weekly Math Practice

Latihan matematika mingguan untuk meningkatkan pemahaman konsep.

Week 3 — Data Analysis & Visualization

Tujuan: Mengolah dan memahami data.

Data Cleaning Techniques

Membersihkan data agar siap digunakan untuk pelatihan model.

Exploratory Data Analysis (EDA)

Mengeksplorasi pola data sebelum membangun model.

Data Visualization with Matplotlib

Membuat visualisasi data dasar dengan Matplotlib.

Visualization with Seaborn

Membuat visualisasi statistik yang lebih informatif menggunakan Seaborn.

Feature Exploration

Menganalisis fitur yang relevan terhadap target model.

Handling Missing Data

Menangani nilai hilang dengan metode yang tepat.

Weekly Data Analysis Practice

Praktik mingguan untuk memperkuat skill analisis data.

Week 4 — Machine Learning Fundamentals

Tujuan: Memahami konsep dasar machine learning.

Introduction to Machine Learning

Memahami workflow machine learning dari data hingga deployment.

Supervised Learning Concepts

Mengenal pembelajaran terarah untuk prediksi label/angka.

Unsupervised Learning Concepts

Mengenal pembelajaran tanpa label untuk menemukan pola.

Train-Test Split and Model Training

Membagi data dan melatih model secara benar.

Model Evaluation Metrics

Mengevaluasi performa model dengan metrik yang tepat.

Bias-Variance Tradeoff

Memahami keseimbangan antara underfitting dan overfitting.

Weekly ML Practice

Latihan mingguan untuk menguatkan konsep dasar ML.

Week 5 — Regression Models

Tujuan: Membangun model prediksi numerik.

Linear Regression

Membangun model regresi linear untuk prediksi nilai kontinu.

Polynomial Regression

Menggunakan regresi polynomial untuk hubungan non-linear.

Regularization (L1 / L2)

Mencegah overfitting dengan regularisasi L1/L2.

Feature Scaling

Menormalkan fitur agar training model lebih stabil.

Model Evaluation (MAE, MSE, RMSE)

Menilai kualitas model regresi dengan metrik error.

Regression Project Practice

Menerapkan regresi pada mini project berbasis data nyata.

Weekly Review

Review mingguan untuk menilai pemahaman materi regresi.

Week 6 — Classification Algorithms

Tujuan: Membangun model klasifikasi.

Logistic Regression

Membangun baseline model klasifikasi biner/multiclass.

Decision Trees

Membuat model tree-based yang mudah diinterpretasi.

Random Forest

Meningkatkan akurasi klasifikasi dengan ensemble tree.

Support Vector Machine

Menggunakan SVM untuk klasifikasi dengan margin optimal.

Model Performance Metrics (Precision, Recall, F1)

Mengevaluasi klasifikasi dengan metrik performa utama.

Classification Project Practice

Latihan project klasifikasi end-to-end.

Weekly Review

Review mingguan hasil eksperimen model klasifikasi.

Week 7 — Unsupervised Learning

Tujuan: Mengidentifikasi pola dalam data tanpa label.

Clustering Algorithms (K-Means)

Mengelompokkan data berdasarkan kemiripan dengan K-Means.

Hierarchical Clustering

Membuat hirarki klaster untuk analisis segmentasi data.

Dimensionality Reduction (PCA)

Mengurangi dimensi data sambil mempertahankan informasi penting.

Anomaly Detection

Mendeteksi data yang menyimpang dari pola normal.

Recommendation Systems Basics

Mengenal konsep dasar sistem rekomendasi.

Unsupervised Learning Project

Membangun mini project unsupervised learning.

Weekly Review

Review mingguan untuk pemahaman teknik unsupervised.

Week 8 — Deep Learning Fundamentals

Tujuan: Memahami neural networks.

Neural Network Basics

Memahami arsitektur dasar neural network.

Activation Functions

Mengenal fungsi aktivasi yang umum digunakan di deep learning.

Loss Functions

Memahami fungsi loss sesuai jenis problem.

Gradient Descent

Mempelajari optimisasi parameter model dengan gradient descent.

Backpropagation

Memahami mekanisme pembaruan bobot pada neural network.

Building Neural Networks with PyTorch / TensorFlow

Membangun model jaringan saraf dengan framework populer.

Weekly Deep Learning Practice

Praktik mingguan untuk memperkuat konsep deep learning.

Week 9 — Computer Vision

Tujuan: Menggunakan AI untuk memahami gambar.

Convolutional Neural Networks (CNN)

Menggunakan CNN sebagai fondasi model computer vision.

Image Classification

Membangun model klasifikasi gambar.

Transfer Learning

Memanfaatkan model pre-trained untuk training lebih cepat.

Object Detection Concepts

Mengenal konsep deteksi objek dalam citra.

Computer Vision Project

Mengerjakan project vision berbasis use case nyata.

Model Evaluation in Vision Tasks

Mengevaluasi model vision dengan metrik yang sesuai.

Weekly Review

Review mingguan hasil eksperimen computer vision.

Week 10 — Natural Language Processing

Tujuan: Memproses teks menggunakan AI.

Text Preprocessing Techniques

Menyiapkan data teks untuk pipeline NLP.

Word Embeddings

Merepresentasikan kata ke vektor numerik bermakna.

Sequence Models (RNN, LSTM)

Mengenal model sekuens untuk data teks berurutan.

Attention Mechanism

Memahami mekanisme attention untuk menangkap konteks penting.

Transformer Architecture

Mempelajari arsitektur transformer modern untuk NLP.

NLP Project Practice

Latihan project NLP dari preprocessing hingga evaluasi.

Weekly Review

Review mingguan untuk menguatkan pemahaman NLP.

Week 11 — Large Language Models (LLM)

Tujuan: Memahami dan menggunakan model bahasa modern.

Introduction to Large Language Models

Memahami konsep dasar, kemampuan, dan batasan LLM.

Tokenization and Embeddings

Memahami proses tokenisasi dan representasi embedding pada LLM.

Prompt Engineering

Mendesain prompt efektif untuk hasil output yang lebih baik.

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Menggabungkan retrieval dan generasi jawaban berbasis knowledge base.

Building AI Chatbots

Membangun chatbot berbasis LLM untuk use case nyata.

Integrating LLM APIs

Mengintegrasikan API model bahasa ke aplikasi.

Weekly Project

Project mingguan implementasi LLM end-to-end.

Week 12 — AI System Deployment

Tujuan: Mengubah model menjadi aplikasi nyata.

Building AI APIs with FastAPI

Menyajikan model AI sebagai API menggunakan FastAPI.

Model Deployment Strategies

Memilih strategi deployment sesuai kebutuhan sistem.

Integrating AI into Web Applications

Menghubungkan model AI ke aplikasi web produksi.

Docker for AI Deployment

Menggunakan Docker untuk packaging dan deployment konsisten.

Monitoring AI Systems

Memantau performa model setelah deploy di lingkungan nyata.

Final AI Project Development

Menyusun final project AI yang siap dipresentasikan.

Final Evaluation and Portfolio Preparation

Evaluasi akhir dan persiapan portfolio profesional AI Engineer.