Alur Kerja Pengembangan AI dengan SPEC, TDD, CI โ€” WalkSelf
โฑ 2 jam 36 mnt ๐Ÿ“š 26 pelajaran ๐ŸŽง Versi audio

Alur Kerja Pengembangan AI dengan SPEC, TDD, CI

Pelajari cara membangun aplikasi AI yang tangguh menggunakan model bahasa besar dengan menerapkan spesifikasi terstruktur, pengembangan berbasis pengujian, dan praktik integrasi berkelanjutan.

  • ๐Ÿ’ฌ Instruktur AI
    Tanyakan apa pun tentang pelajaran dan dapatkan jawaban jelas seketika, kapan saja.
  • ๐Ÿ• Mulai kapan saja
    Tanpa jadwal atau tenggat โ€” belajar dengan kecepatan sendiri, kapan pun Anda mau.
  • ๐ŸŒ Dalam bahasa Indonesia
    Pelajaran, tugas, dan sertifikat โ€” semuanya sepenuhnya dalam bahasa Anda.

Tentang kursus ini

Apakah Anda ingin membangun aplikasi AI yang andal dan mudah dipelihara tetapi kesulitan dengan proses pengembangan yang tidak terstruktur? Kursus ini menyediakan panduan yang jelas, langkah demi langkah untuk membangun alur kerja pengembangan AI yang profesional. Di akhir kursus ini, Anda akan dapat merancang, mengembangkan, dan menguji aplikasi AI dengan percaya diri, memastikan aplikasi tersebut memenuhi spesifikasi, tangguh terhadap perubahan, dan terintegrasi dengan mulus ke dalam pipeline deployment. Anda akan memperoleh pendekatan sistematis untuk membangun solusi AI yang mengurangi kesalahan dan meningkatkan kualitas keseluruhan. Apa yang akan Anda pelajari: * Memahami konsep dasar alur kerja pengembangan AI terstruktur dan praktik terbaik. * Menerapkan Pengembangan Berbasis Spesifikasi (SPEC) untuk mendefinisikan persyaratan yang jelas untuk sistem AI. * Mempraktikkan prinsip-prinsip Test-Driven Development (TDD) untuk kode AI yang andal dan validasi prompt. * Mengimplementasikan pipeline Continuous Integration (CI) untuk pengujian otomatis dan deployment komponen AI. * Belajar mengintegrasikan dan mengelola model bahasa besar (LLMs) seperti Claude secara efektif dalam alur kerja Anda. * Menjelajahi pengaturan lingkungan pengembangan modern, termasuk manajemen dependensi dan kontrol versi untuk proyek AI. * Mengembangkan pola MLOps dasar untuk memantau dan memelihara kualitas dan kinerja aplikasi AI. Kursus ini dimulai dengan meletakkan dasar dengan terminologi penting dan prinsip-prinsip inti, kemudian berlanjut ke aplikasi praktis melalui serangkaian penjelasan tertulis dan contoh kode. Anda akan membaca tentang cara menerapkan metodologi SPEC, TDD, dan CI untuk membangun 'harness' pengembangan AI yang tangguh. Kursus ini dirancang untuk pemula tanpa pengalaman sebelumnya dalam pengembangan AI terstruktur atau MLOps. Tidak ada prasyarat khusus yang diperlukan. Mulailah perjalanan Anda untuk membangun aplikasi AI tingkat profesional hari ini.

Apa yang Anda dapatkan

  • ๐Ÿ“œ Sertifikat penyelesaian
    Tambahkan ke profil LinkedIn Anda
  • ๐Ÿ’ฌ Tutor AI pribadi
    Bingung di tengah pelajaran? Tanya tutor bawaan kamu apa saja, kapan saja.
  • ๐ŸŽง Termasuk versi audio
    Belajar di mana saja โ€” tanpa layar
  • โ™พ๏ธ Akses seumur hidup
    Kembali kapan saja, tanpa kedaluwarsa
  • ๐Ÿ“ฑ Ponsel atau komputer
    Berfungsi di mana saja, perangkat apa saja
  • ๐Ÿ’ธ Pengembalian 14 hari
    Tanpa pertanyaan
  • โšก Singkat dan fokus
    2 jam 36 mnt konten praktis

Ulasan

Belum ada ulasan โ€” jadilah yang pertama berbagi pengalaman.

Tulis ulasan

โ˜†โ˜†โ˜†โ˜†โ˜†
Setelah mengirim kami akan meminta masuk โ€” draf Anda tersimpan.

Pelajar lain juga mengambil

Pertanyaan umum

Apa yang saya butuhkan untuk mengikuti kursus ini? +

Cukup ponsel atau komputer dengan internet. Tidak ada instalasi atau perangkat khusus.

Bagaimana cara membayar? +

Dengan kartu via Stripe. Kami tidak menyimpan detail kartu โ€” Stripe menanganinya dengan aman.

Bisakah saya mendapat refund? +

Ya โ€” refund penuh dalam 14 hari, tanpa pertanyaan.

Berapa lama saya akan punya akses? +

Selamanya. Setelah membeli, kursus jadi milik Anda untuk dikunjungi lagi kapan saja.

Apakah saya akan mendapat sertifikat? +

Ya. Setelah selesai, Anda akan menerima sertifikat yang bisa ditambahkan ke profil LinkedIn.

Dibuat untuk pelajar di
Teknologi Desain Keuangan Pemasaran Kesehatan Pendidikan Perhotelan Manufaktur