Rivalry2

HTML Diff

1 added 1 removed

Original 2026-01-01

Modified 2026-03-08

1 <p>AI Engineer Career Fast-Track New</p>

2 <h2>Become an AI-Ready Talent in 2026</h2>

3 <p>87% perusahaan global telah mengadopsi AI dan mendorong otomatisasi proses bisnis, menjadikan talent dengan skill AI semakin dicari. (Second Talent, 2025)</p>

4 <p>1.000+ Alumni</p>

5 <p>87% Peningkatan Job AI</p>

6 <p>45% Alumni Memulai Karier AI</p>

7 <p>"Belajar membuat project AI di REA Bootcamp menjadi modal yang membuka jalan bagi saya memulai karier AI pertama di Microsoft."</p>

8 <h3>Kendrick Filbert</h3>

9 <p>AI Product & QA Specialist Microsoft HQ</p>

10 <p>Alumni AI Engineer Bootcamp Batch 2</p>

11 <h2>Skill yang akan kamu kuasai</h2>

12 <p>Python</p>

13 <p>TensorFlow</p>

14 <p>PyTorch</p>

15 <p>OpenCV</p>

16 <p>Scikit-learn</p>

17 <p>NumPy</p>

18 <p>Pandas</p>

19 <p>Jupyter</p>

20 <p>Streamlit</p>

21 <p>GitHub Copilot</p>

22 <p>GitHub Codespaces</p>

23 <p>Python</p>

24 <p>TensorFlow</p>

25 <p>PyTorch</p>

26 <p>OpenCV</p>

27 <p>Scikit-learn</p>

28 <p>NumPy</p>

29 <p>Pandas</p>

30 <p>Jupyter</p>

31 <p>Streamlit</p>

32 <p>GitHub Copilot</p>

33 <p>GitHub Codespaces</p>

34 <h2>Prospek Karir</h2>

35 <h3>AI Engineer</h3>

36 <p>Mengintegrasikan dan mengoptimalkan sistem AI dalam berbagai platform dan aplikasi perusahaan.</p>

37 <p>Rp 10-30 juta/bulan</p>

38 <h3>Machine Learning Engineer</h3>

39 <p>Mengembangkan dan mengimplementasikan model machine learning untuk berbagai aplikasi bisnis.</p>

40 <p>Rp 12-35 juta/bulan</p>

41 <h3>AI Product Manager</h3>

42 <p>Mengelola produk AI dari ide hingga rilis, menjembatani kebutuhan bisnis serta tim teknis.</p>

43 <p>Rp 12-28 juta/bulan</p>

44 <h3>AI Solution Engineer</h3>

45 <p>Merancang dan mengintegrasikan solusi AI end-to-end yang mendukung otomatisasi bisnis lebih.</p>

46 <p>Rp 11-30 juta/bulan</p>

47 <h3>AI Automation Specialist</h3>

48 <p>Membangun workflow otomatis berbasis AI, dari pemrosesan data hingga integrasi chatbot dan RPA.</p>

49 <p>Rp 11-28 juta/bulan</p>

50 <h3>AI Data Scientist</h3>

51 <p>Menganalisis data besar, membangun model prediktif, dan menghasilkan insight untuk keputusan bisnis.</p>

52 <p>Rp 10-30 juta/bulan</p>

53 <h2>Fasilitas Program</h2>

54 <h3>Industry Expert Mentors</h3>

55 <p>Dibimbing langsung oleh praktisi berpengalaman, belajar insight yang relevan, praktis, dan dipakai di industri saat ini.</p>

56 <h3>Personalized 1-on-1 Mentoring</h3>

57 <p>Bimbingan personal yang membantu kamu memahami materi lebih cepat, menyelesaikan project, dan mengarahkan roadmap belajar karier sesuai tujuanmu.</p>

58 <h3>Project-Based Learning</h3>

59 <p>Akses materi belajar berbasis eksperimen. Mulai dari hands-on exercises, mini projects, hingga explorasi konsep AI yang memicu rasa ingin tahu dan pemahaman mendalam.</p>

60 <h3>Career Support Program</h3>

61 <p>Pendampingan karier yang komprehensif: CV review, simulasi interview, coding interview essentials, hingga communication coaching untuk memantapkan kesiapanmu di pasar kerja.</p>

62 <h3>Career in AI</h3>

63 <p>Memahami lanskap peluang karir di era AI. Pelajari berbagai keahlian AI Engineer, Data Scientist dan ML engineer. Perluas wawasan mengenai kompetensi wajib, rentang gaji dan cara membangun jenjang karir yang tepat di industri AI.</p>

64 <h4>Materi Yang Dipelajari:</h4>

65 <ul><li>AI job market overview di Indonesia</li>

66 <li>Role dan responsibilities: AI Engineer vs Data Scientist</li>

67 <li>Skill requirements untuk berbagai posisi AI</li>

68 <li>Salary expectations dan career progression</li>

69 <li>Building portfolio dan personal branding</li>

70 <li>Interview preparation untuk AI roles</li>

71 </ul><h3>Python Basics</h3>

72 <p>Foundation programming dengan Python untuk AI development. Memahami konsep dasar hingga implementasi praktis.</p>

73 <h4>Materi Yang Dipelajari:</h4>

74 <ul><li>Variables dan Data Types dalam Python</li>

75 <li>User Input handling dan validasi</li>

76 <li>Conditional Statements (if/else/elif)</li>

77 <li>Looping dengan for dan while</li>

78 <li>Data structures: Lists, Tuples, Dictionaries</li>

79 <li>Functions: definition, parameters, return values</li>

80 <li>Error handling dan debugging</li>

81 <li>Introduction to Streamlit untuk UI</li>

82 </ul><h4>Tools & Technologies:</h4>

83 <p>Python Codespaces Streamlit</p>

84 <h3>AI-Assisted Programming</h3>

85 <p>Belajar coding dengan cara yang relevan dan menyenangkan. Mengintegrasikan AI tools untuk meningkatkan produktivitas dan kreativitas dalam development.</p>

86 <h4>Materi Yang Dipelajari:</h4>

87 <ul><li>Modern coding practices dan workflow</li>

88 <li>Integration dengan AI coding assistants</li>

89 <li>Creative problem solving techniques</li>

90 <li>Building engaging projects</li>

91 <li>Code collaboration dan best practices</li>

92 <li>Making programming enjoyable dan sustainable</li>

93 <li>GitHub Copilot dan AI pair programming</li>

94 </ul><h4>Tools & Technologies:</h4>

95 <p>Python GitHub AI Tools Copilot</p>

96 <h3>Workflow Automation dengan N8N</h3>

97 <p>Menggunakan n8n untuk membuat workflow automation yang mengintegrasikan berbagai layanan AI tanpa perlu coding yang kompleks.</p>

98 <h4>Materi Yang Dipelajari:</h4>

99 <ul><li>Pengenalan platform N8N dan setup</li>

100 <li>Creating automated workflows</li>

101 <li>API integration tanpa coding</li>

102 <li>AI service integration (OpenAI, Claude, dll)</li>

103 <li>Real-world use cases dan applications</li>

104 <li>Data transformation dan processing automation</li>

105 <li>Scheduling, triggers, dan monitoring</li>

106 <li>Building complex automation pipelines</li>

107 </ul><h4>Tools & Technologies:</h4>

108 <p>N8N</p>

109 <h3>Machine Learning</h3>

110 <p>Foundation untuk memahami machine learning dari supervised hingga unsupervised learning dengan implementasi praktis.</p>

111 <h4>Materi Yang Dipelajari:</h4>

112 <ul><li>Introduction to Machine Learning concepts</li>

113 <li>Supervised learning algorithms dan use cases</li>

114 <li>Unsupervised learning: clustering, dimensionality reduction</li>

115 <li>Model evaluation dan validation techniques</li>

116 <li>Feature engineering dan data preprocessing</li>

117 <li>Cross-validation dan model selection</li>

118 <li>Overfitting prevention strategies</li>

119 </ul><h4>Tools & Technologies:</h4>

120 <p>Python Scikit-learn Pandas</p>

121 <h3>Deep Learning</h3>

122 <p>Memahami neural networks dan deep learning architecture untuk complex pattern recognition dan AI applications.</p>

123 <h4>Materi Yang Dipelajari:</h4>

124 <ul><li>Neural network fundamentals dan architecture</li>

125 <li>Backpropagation dan gradient descent</li>

126 <li>Deep learning optimization techniques</li>

127 <li>Regularization methods (dropout, batch normalization)</li>

128 <li>Hyperparameter tuning strategies</li>

129 <li>Deep learning frameworks introduction</li>

130 <li>Model training dan validation best practices</li>

131 </ul><h4>Tools & Technologies:</h4>

132 <p>Python TensorFlow Keras</p>

133 <h3>PyTorch</h3>

134 <p>Deep dive into PyTorch framework untuk deep learning development dengan hands-on implementation.</p>

135 <h4>Materi Yang Dipelajari:</h4>

136 <ul><li>PyTorch tensors dan automatic differentiation</li>

137 <li>Building custom neural network architectures</li>

138 <li>Training loops dan model checkpoints</li>

139 <li>Data loading dan preprocessing dengan PyTorch</li>

140 <li>GPU acceleration dan distributed training</li>

141 <li>Model deployment dan optimization</li>

142 <li>Transfer learning dengan pre-trained models</li>

143 </ul><h4>Tools & Technologies:</h4>

144 <p>PyTorch CUDA TorchVision</p>

145 <h3>Visual Models</h3>

146 <p>Computer vision dan generative AI models untuk image processing, object detection, dan image generation.</p>

147 <h4>Materi Yang Dipelajari:</h4>

148 <ul><li>Convolutional Neural Networks (CNN) architecture</li>

149 <li>Image processing dan computer vision basics</li>

150 <li>Object detection dan image classification</li>

151 <li>Generative models untuk image creation</li>

152 <li>Stable Diffusion dan image generation techniques</li>

153 <li>Transfer learning untuk computer vision</li>

154 <li>Real-world computer vision applications</li>

155 </ul><h4>Tools & Technologies:</h4>

156 <p>OpenCV YOLO Stable Diffusion</p>

157 <h3>Prompt Engineering & RAG</h3>

158 <p>Advanced techniques untuk prompt engineering dan implementasi Retrieval Augmented Generation systems.</p>

159 <h4>Materi Yang Dipelajari:</h4>

160 <ul><li>Advanced prompt engineering techniques</li>

161 <li>Few-shot dan zero-shot learning strategies</li>

162 <li>Chain-of-thought prompting</li>

163 <li>RAG architecture dan implementation</li>

164 <li>Vector databases dan embeddings</li>

165 <li>Document retrieval dan ranking systems</li>

166 <li>Context injection strategies</li>

167 <li>RAG evaluation dan optimization</li>

168 </ul><h4>Tools & Technologies:</h4>

169 <p>Pinecone N8N OpenAI</p>

170 <h3>Natural Language Processing (NLP)</h3>

171 <p>Comprehensive NLP journey dari text processing dasar hingga advanced architectures seperti Transformers dan Speech Models.</p>

172 <h4>Materi Yang Dipelajari:</h4>

173 <ul><li>Text preprocessing dan tokenization</li>

174 <li>Feature extraction techniques</li>

175 <li>Word2Vec dan word embeddings</li>

176 <li>RNN dan LSTM architectures</li>

177 <li>Sequence-to-sequence models</li>

178 <li>Attention mechanisms dan Transformer architecture</li>

179 <li>BERT, GPT, dan modern LLMs</li>

180 <li>Speech recognition dan processing</li>

181 <li>Sentiment analysis dan text classification</li>

182 </ul><h4>Tools & Technologies:</h4>

183 <p>NLTK Transformers Hugging Face</p>

184 <h3>Agentic AI</h3>

185 <p>Building intelligent AI agents untuk automated workflows dan complex task execution.</p>

186 <h4>Materi Yang Dipelajari:</h4>

187 <ul><li>LLM application development fundamentals</li>

188 <li>Agent architecture dan design patterns</li>

189 <li>Task planning dan decomposition strategies</li>

190 <li>Tool usage dan function calling</li>

191 <li>Multi-agent systems dan collaboration</li>

192 <li>Workflow automation dengan AI agents</li>

193 <li>Safety mechanisms dan control systems</li>

194 <li>Real-world agentic AI applications</li>

195 </ul><h4>Tools & Technologies:</h4>

196 <p>LangChain OpenAI AutoGen CrewAI</p>

197 <h3>Final Project</h3>

198 <p>Sesi konsultasi 1-on-1 untuk review final project dan feedback teknis.</p>

199 <h4>Yang Akan Didapat:</h4>

200 <ul><li>1-on-1 consultation session</li>

201 <li>Personal project review dan feedback</li>

202 <li>Technical guidance untuk final project</li>

203 <li>Code review dan best practices suggestions</li>

204 <li>Troubleshooting untuk technical issues</li>

205 <li>Quick feedback untuk project improvement</li>

206 </ul><h4>Format:</h4>

207 <p>1-on-1 Session Technical Review Project Consultation</p>

208 <h3>Soft Skills</h3>

209 <p>Career preparation dan professional skills untuk sukses transisi ke AI Engineer role di industri teknologi.</p>

210 <h4>Materi Yang Dipelajari:</h4>

211 <ul><li><strong>CV Best Practices:</strong>Tailoring CVs to job descriptions, strategic keyword usage, quantifying achievements</li>

212 <li><strong>Portfolio Optimization:</strong>Showcasing practical skills, end-to-end project functionality, measurable results</li>

213 <li><strong>Coding Interview Strategies:</strong>Effective communication during coding challenges, problem breakdown techniques</li>

214 <li><strong>Technical Project Delivery:</strong>Presenting projects during interviews, structuring narrative around problem-solution-impact</li>

215 <li><strong>Communication Skills:</strong>Techniques for explaining complex technical concepts to diverse audiences</li>

216 <li><strong>Non-Technical Stakeholder Presentation:</strong>Translating technical details into clear business value</li>

217 <li>Professional networking dalam industri AI</li>

218 </ul><h4>Career Tools:</h4>

219 <p>Professional CV LinkedIn Interview Skills Networking</p>

220 <p>Memahami lanskap peluang karir di era AI. Pelajari berbagai keahlian AI Engineer, Data Scientist dan ML engineer. Perluas wawasan mengenai kompetensi wajib, rentang gaji dan cara membangun jenjang karir yang tepat di industri AI.</p>

221 <ul><li>AI job market overview di Indonesia</li>

222 <li>Role dan responsibilities: AI Engineer vs Data Scientist</li>

223 <li>Skill requirements untuk berbagai posisi AI</li>

224 <li>Salary expectations dan career progression</li>

225 </ul><p>Foundation programming dengan Python untuk AI development (3 pertemuan).</p>

226 <ul><li>Variables, Data Types, User Input</li>

227 <li>Conditional Statements & Looping</li>

228 <li>Lists, Tuples, Dictionaries</li>

229 <li>Functions & Streamlit Basics</li>

230 </ul><p>Python Streamlit</p>

231 <p>Belajar coding dengan cara yang relevan dan menyenangkan menggunakan AI tools.</p>

232 <ul><li>Modern coding practices dan workflow</li>

233 <li>Integration dengan AI coding assistants</li>

234 <li>Creative problem solving</li>

235 <li>Building engaging projects</li>

236 </ul><p>Python AI Tools</p>

237 <p>Workflow automation menggunakan N8N tanpa coding kompleks.</p>

238 <ul><li>Introduction to N8N platform</li>

239 <li>Creating automated workflows</li>

240 <li>AI service integration</li>

241 <li>Real-world use cases</li>

242 </ul><p>N8N</p>

243 <p>Foundation machine learning dari supervised hingga unsupervised learning.</p>

244 <ul><li>Introduction to ML concepts</li>

245 <li>Supervised & Unsupervised Learning</li>

246 <li>Model evaluation techniques</li>

247 <li>Feature engineering</li>

248 </ul><p>Scikit-learn Pandas</p>

249 <p>Neural networks dan deep learning architecture untuk complex pattern recognition.</p>

250 <ul><li>Neural Network Fundamentals</li>

251 <li>Backpropagation & Gradient Descent</li>

252 <li>Deep Learning Optimization</li>

253 <li>Regularization Methods</li>

254 </ul><p>TensorFlow Keras</p>

255 <p>Deep dive into PyTorch framework untuk deep learning development.</p>

256 <ul><li>PyTorch Tensors & Autograd</li>

257 <li>Custom Neural Networks</li>

258 <li>Training Loops & Checkpoints</li>

259 <li>Transfer Learning</li>

260 </ul><p>PyTorch CUDA</p>

261 <p>Computer vision dan generative AI models untuk image processing dan generation.</p>

262 <ul><li>CNN Architecture</li>

263 <li>Object Detection & Classification</li>

264 <li>Stable Diffusion Generation</li>

265 <li>Computer Vision Applications</li>

266 </ul><p>OpenCV YOLO</p>

267 <p>Advanced prompt techniques dan Retrieval Augmented Generation implementation.</p>

268 <ul><li>Advanced prompt engineering</li>

269 <li>RAG architecture</li>

270 <li>Vector databases & embeddings</li>

271 <li>Document retrieval systems</li>

272 </ul><p>Pinecone N8N</p>

273 <p>Comprehensive NLP dari text processing hingga advanced architectures (3 pertemuan).</p>

274 <ul><li>Text Processing & Word2Vec</li>

275 <li>RNN & Sequence Models</li>

276 <li>Attention & Speech Models</li>

277 <li>Transformer Architecture</li>

278 </ul><p>NLTK Transformers</p>

279 <p>Building intelligent AI agents untuk automated workflows (2 pertemuan).</p>

280 <ul><li>Building LLM Applications</li>

281 <li>Agentic AI Workflow Design</li>

282 <li>Multi-agent Systems</li>

283 <li>Tool Usage & Function Calling</li>

284 </ul><p>LangChain AutoGen</p>

285 <p>Sesi konsultasi 1-on-1 untuk review final project dan feedback teknis.</p>

286 <ul><li>1-on-1 consultation session</li>

287 <li>Personal project review & feedback</li>

288 <li>Technical guidance untuk final project</li>

289 <li>Code review & best practices</li>

290 <li>Quick troubleshooting assistance</li>

291 </ul><p>1-on-1 Session Technical Review</p>

292 <p>Career preparation dan professional skills untuk sukses transisi ke AI Engineer role.</p>

293 <ul><li><strong>CV Best Practices:</strong>Job-tailored CVs, keyword optimization</li>

294 <li><strong>Coding Interview Strategies:</strong>Problem-solving communication</li>

295 <li><strong>Technical Project Delivery:</strong>Interview presentation skills</li>

296 <li><strong>Stakeholder Communication:</strong>Technical to business translation</li>

297 <li>Professional networking & career planning</li>

298 </ul><p>Professional CV LinkedIn</p>

299 <h2>Portofolio Alumni</h2>

300 <h3>Disease Symptoms Predictions with BioBERT Fine Tuning</h3>

301 <p>REA AI Bootcamp</p>

302 <h3>Traffic Sign Recognition using YOLO V11</h3>

303 <p>by Reyga Ferdiansyah Putra</p>

304 <p>REA AI Bootcamp</p>

305 <h3>Waste Classification using Tensorflow Keras</h3>

306 <p>by Arkhen Bassam Ayubi</p>

307 <p>REA AI Bootcamp</p>

308 <h2>Upgrade Your Future with Practical AI Skills</h2>

309 <p>Bergabung bersama 1000+ alumni memulai karier di era AI. Belajar bareng mentor dari industri dan bangun proven track record dari project nyata.</p>

310 - <p><a>Konsultasi Sekarang</a></p>

310 + <p><a>Daftar Sekarang</a></p>

311 <p>10 Kuota Tersedia - untuk Diskon Early Bird hingga 25%</p>

312