Training Forecast dengan AI
Penjabaran konsep dan silabus dari training
Forecast dengan AI (Artificial Intelligence) adalah proses memprediksi atau meramalkan hasil di masa depan berdasarkan data historis dan analisis menggunakan teknologi kecerdasan buatan. AI menggunakan algoritma pembelajaran mesin (machine learning) dan teknik pemrosesan data canggih untuk mengidentifikasi pola dan tren dalam data, sehingga menghasilkan prediksi yang lebih akurat dan otomatis dibandingkan metode konvensional.
1.1. Deskripsi Pelatihan
Pelatihan forecast dengan AI adalah program atau kegiatan yang bertujuan untuk melatih individu atau profesional dalam menggunakan teknologi kecerdasan buatan (AI) untuk membuat prediksi atau peramalan berdasarkan data. Pelatihan ini biasanya mencakup pemahaman konsep dasar forecasting, pengenalan algoritma pembelajaran mesin, serta teknik-teknik pemrosesan data untuk menghasilkan prediksi yang akurat.
1.2. Materi Pelatihan
- Pendahuluan Forecasting dan AI
- Definisi dan konsep dasar forecasting
- Peran kecerdasan buatan (AI) dalam forecasting
- Aplikasi forecasting AI di berbagai industri (bisnis, keuangan, cuaca, manufaktur, dll.)
- Perbandingan metode forecasting tradisional dan berbasis AI
- Dasar-Dasar Kecerdasan Buatan (AI)
- Pengertian AI, machine learning, dan deep learning
- Jenis-jenis machine learning: supervised, unsupervised, dan reinforcement learning
- Pengenalan neural networks dan model deep learning
- Pengumpulan dan Pemrosesan Data untuk Forecasting
- Cara pengumpulan data yang relevan untuk forecasting
- Preprocessing data: membersihkan, mengisi data yang hilang, normalisasi, dan pengurangan dimensi
- Teknik feature engineering untuk meningkatkan performa model
- Penggunaan dataset dalam berbagai format (time series, tabular data, dll.)
- Algoritma AI untuk Forecasting
- Algoritma regresi (linear regression, polynomial regression)
- Decision trees dan random forest
- Support Vector Machines (SVM)
- Neural Networks dan Recurrent Neural Networks (RNN) khususnya untuk time series forecasting
- Pengenalan Long Short-Term Memory (LSTM) untuk data sekuensial
- Membangun Model Forecasting dengan AI
- Pemilihan model yang tepat berdasarkan tipe data dan tujuan
- Proses pelatihan model (training) dan optimasi hyperparameter
- Teknik cross-validation untuk evaluasi model
- Mengatasi overfitting dan underfitting
- Evaluasi dan Validasi Model Forecasting
- Pengukuran kinerja model: MAE (Mean Absolute Error), MSE (Mean Squared Error), RMSE (Root Mean Squared Error), dan lainnya
- Interpretasi hasil prediksi dan analisis akurasi
- Teknik validasi menggunakan data testing
selanjutnya…
- Penerapan Forecasting AI di Berbagai Industri
- Studi Kasus 1: Prediksi penjualan dengan AI
- Studi Kasus 2: Forecasting permintaan energi di sektor energi
- Studi Kasus 3: Prediksi cuaca menggunakan AI
- Studi Kasus 4: Forecasting pasar saham dengan AI
- Pengembangan Model Forecasting di Lingkungan Produksi
- Proses deployment model forecasting AI ke lingkungan produksi
- Teknik monitoring kinerja model setelah deployment
- Pembaruan model secara berkala dengan data terbaru (online learning)
- Penggunaan Alat dan Platform AI untuk Forecasting
- Pengenalan tools: TensorFlow, Keras, Scikit-learn, PyTorch
- Penerapan forecasting menggunakan platform cloud AI: Google AI, AWS Machine Learning, Microsoft Azure
- Pembuatan pipeline otomatis untuk forecasting di dunia nyata
- Tantangan dan Masa Depan Forecasting dengan AI
- Tantangan umum dalam forecasting dengan AI: data yang terbatas, kompleksitas model, perubahan pola pasar, dll.
- Masa depan AI dalam forecasting: adaptasi terhadap perubahan dinamis di industri
- Pemahaman ethical AI dalam penggunaan forecasting yang transparan dan dapat diandalkan
- Latihan Praktek dan Simulasi
- Latihan membuat model forecasting menggunakan data yang disediakan
- Simulasi pengolahan dan evaluasi data forecasting
- Diskusi kelompok dan presentasi hasil praktek
1.3. Tujuan Pelatihan
- menjelaskan perbedaan antara metode forecasting tradisional dan berbasis AI, serta memahami konsep-konsep dasar machine learning dan deep learning.
- mengumpulkan data yang relevan, melakukan preprocessing data, seperti membersihkan, mengisi data yang hilang, serta menerapkan teknik feature engineering yang sesuai.
- memilih algoritma AI yang sesuai untuk forecasting, seperti regresi linier, decision trees, neural networks, atau LSTM (Long Short-Term Memory) berdasarkan jenis data dan kebutuhan prediksi.
- melatih model forecasting AI dengan data historis, mengoptimalkan hyperparameter, serta melakukan evaluasi kinerja model dengan teknik cross-validation.
- menggunakan metrik evaluasi seperti MAE (Mean Absolute Error), MSE (Mean Squared Error), dan RMSE (Root Mean Squared Error) untuk mengevaluasi keakuratan prediksi model.
- mengenali masalah overfitting dan underfitting, serta menerapkan teknik untuk mengatasi masalah tersebut guna meningkatkan kinerja model.
- mengaplikasikan model forecasting AI dalam berbagai sektor industri seperti penjualan, keuangan, energi, dan cuaca, serta memahami kasus-kasus penggunaannya di dunia nyata.
- mempersiapkan dan menerapkan model AI forecasting ke sistem operasional, serta memahami cara memantau kinerja model di lingkungan produksi dan memperbarui model dengan data terbaru.
- menggunakan berbagai alat dan platform AI seperti TensorFlow, Scikit-learn, atau layanan cloud AI untuk membangun dan menjalankan model forecasting secara efisien.
- menyusun laporan yang mencakup hasil prediksi, interpretasi data, serta analisis terhadap tren dan pola yang dihasilkan oleh model forecasting AI.
Teknis Penyelenggaraan Pelatihan Forecast dengan AI
terkait informasi mengenai teknis penyelenggaraan silahkan klik tautan di informasi yang diinginkan :
Investasi dan Jadwal Pelatihan Forecast dengan AI
bila anda ingin mengetahui detail mengenai investasi dan jadwal pelatihan silahkan klik tautan dibawah ini :
3.1. Investasi Pelatihan Forecast dengan AI
3.2. Jadwal Pelatihan Forecast dengan AI
Mengapa Pelatihan Forecast dengan AI hingga Pelaksanaan harus bekerjasama dengan PT. Golden Regency Consulting
Pertanyaan selanjutnya yang akan muncul adalah mengapa harus dengan GRC Training. Berikut adalah keuntungan yang dapat diambil bila bekerjasama dengan GRC Training.
- Materi dapat disesuaikan dengan kebutuhan peserta.
- Kami merupakan penyelenggara pelatihan yang berpengalaman, telah berdiri sejak 7 Tahun silam.
- Memiliki Sumber Daya Trainer yang berpengalaman dalam mengajar maupun pengalaman dalam praktek.
- Pelaksanaan Pelatihan mengikuti waktu dari calon peserta.
- Tidak perlu menunggu kuota peserta, kami menyediakan kelas private.
- Konsultasi post event dengan trainer.
Permohonan Proposal Pelatihan Forecast dengan AI
Kemudian apa yang harus dilakukan, bila calon peserta ingin mendaftarkan atau meminta proposal Pelatihan. Selanjutnya cukup dengan mengisi formulir klik disini. namun bila ingin menanyakan hal hal terkait Pelatihan bisa menghubungi kami di nomor whatsapp.
Tertarik bekerja sama dengan GRC Training? Dan ingin mengadakan pelatihan bersama kami? Sila hubungi kami pada nomor berikut 081802214168 (Puguh) atau ingin konsultasi terlebih dahulu melalui whatsapp kami di link berikut.[AL]
