Pengembangan Kecerdasan Buatan (AI) menggunakan Python

Pelatihan ini dirancang untuk membekali tim internal Bank dengan pemahaman fundamental dan kemampuan praktis dalam pengembangan Artificial Intelligence (AI) menggunakan bahasa pemrograman Python. Program disusun selama 2 (dua) hari dengan pendekatan bertahap: dimulai dari pemahaman konseptual, dasar pemrograman Python, hingga praktik langsung (hands-on) membangun model Machine Learning dan aplikasi berbasis Large Language Model (LLM).

Yang membedakan program ini adalah penekanan pada kerangka pengambilan keputusan (decision framework) dalam memilih pendekatan AI yang tepat yaitu Machine Learning (ML), Deep Learning (DL), atau Large Language Model (LLM) dengan mempertimbangkan risiko black box (kesulitan menjelaskan hasil model) dan biaya komputasi, dua faktor krusial dalam konteks industri perbankan yang diatur ketat oleh regulator (OJK, BI) dan menuntut akuntabilitas serta transparansi dalam pengambilan keputusan otomatis.

Peserta diasumsikan belum pernah menggunakan Python maupun membangun AI, namun sudah familiar dengan penggunaan AI generatif seperti ChatGPT, Claude, dan Gemini sebagai pengguna akhir. Materi disusun agar peserta dapat menjembatani pengalaman tersebut menjadi pemahaman teknis tentang cara kerja dan cara membangun sistem AI.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Memahami dasar-dasar bahasa pemrograman Python untuk pengolahan data dan pengembangan AI
• Menjelaskan perbedaan konsep antara Machine Learning, Deep Learning, dan Large Language Model (LLM), beserta kelebihan dan keterbatasannya
• Menggunakan kerangka pengambilan keputusan untuk memilih pendekatan AI yang sesuai dengan kebutuhan bisnis perbankan, dengan mempertimbangkan aspek explainability (black box), biaya, dan tingkat risiko
• Membangun model Machine Learning sederhana (klasifikasi) menggunakan Python dan library scikit-learn, termasuk interpretasi hasilnya
• Memahami konsep dasar Deep Learning dan kapan pendekatan ini relevan digunakan
• Membangun aplikasi sederhana berbasis LLM (chatbot, ringkasan dokumen, ekstraksi informasi) menggunakan Python dan API LLM, termasuk konsep dasar Retrieval-Augmented Generation (RAG) dan tata kelola penggunaan AI generatif di lingkungan perbankan
• Merancang proposal use case AI untuk unit kerja masing-masing menggunakan kerangka kerja yang telah dipelajari.