Rivalry2

HTML Diff

0 added 0 removed

Original 2026-01-01

Modified 2026-03-08

1 <h3>Materi yang Dipelajari</h3>

2 <ul><li>Pengenalan dunia AI dan aplikasi Python dalam AI</li>

3 <li>Career paths: Python Developer, Data Analyst, AI Enthusiast</li>

4 <li>Overview tools dan ecosystem Python untuk AI</li>

5 <li>Setup development environment (VS Code, Jupyter)</li>

6 <li>Konfigurasi GitHub Codespace dan GitHub Copilot</li>

7 <li>Roadmap bootcamp dan project-based learning approach</li>

8 </ul><h3>Tools & Platform</h3>

9 <h3>Materi yang Dipelajari</h3>

10 <ul><li>Syntax dasar Python dan struktur</li>

11 <li>Deklarasi dan manajemen variable</li>

12 <li>Teknik manipulasi string</li>

13 <li>Pembuatan dan implementasi function</li>

14 <li>Control flow dengan conditional statements</li>

15 <li>Best practices untuk clean Python code</li>

16 </ul><h3>Tools & Platform</h3>

17 <h3>Materi yang Dipelajari</h3>

18 <ul><li>Instalasi dan setup Streamlit</li>

19 <li>Membuat komponen UI (buttons, inputs, images)</li>

20 <li>Layout management dan design principles</li>

21 <li>Interactive widgets dan handling user input</li>

22 <li>Menjalankan dan deploy aplikasi Streamlit</li>

23 <li>Best practices untuk user-friendly interfaces</li>

24 </ul><h3>Tools & Platform</h3>

25 <p>📋 Deskripsi Project</p>

26 <p>Mini Quiz App yang dibangun dengan Streamlit untuk membantu users menemukan profesi yang sesuai berdasarkan pilihan mereka. Fitur: Multiple choice questions dengan radio buttons, automated scoring system, attractive UI dengan images, dan result display button.</p>

27 <h3>Objektif Pembelajaran</h3>

28 <ul><li>Menerapkan fundamental Python dalam project nyata</li>

29 <li>Implementasi komponen dan interactivity Streamlit</li>

30 <li>Membuat user interfaces yang engaging</li>

31 <li>Membangun automated scoring algorithms</li>

32 <li>Presentasi dan showcase completed work</li>

33 <li>Deadline: 18 Juli 2025 (23:59)</li>

34 </ul><h3>Materi yang Dipelajari</h3>

35 <ul><li>Dictionaries dan Lists untuk manipulasi data</li>

36 <li>Teknik iterasi dan optimasi loop</li>

37 <li>Konsep Object-Oriented Programming</li>

38 <li>Implementasi class dan methods</li>

39 <li>Tuples dan nested data structures</li>

40 <li>Eksplorasi dan integrasi AI library</li>

41 </ul><h3>Tools & Platform</h3>

42 <h3>Materi yang Dipelajari</h3>

43 <ul><li>Pengenalan AI models dan architectures</li>

44 <li>Eksplorasi Hugging Face ecosystem</li>

45 <li>Pemahaman pre-trained models</li>

46 <li>Pemilihan model untuk specific tasks</li>

47 <li>Teknik implementasi dan integrasi</li>

48 <li>Optimasi performance dan fine-tuning basics</li>

49 </ul><h3>Tools & Platform</h3>

50 <p>🤖 Deskripsi Project</p>

51 <p>Pengembangan aplikasi AI-powered yang mengintegrasikan pre-trained models dari Hugging Face. Project ini fokus pada implementasi real AI functionality dan practical application development.</p>

52 <h3>Objektif Pembelajaran</h3>

53 <ul><li>Implementasi core AI functionality dalam applications</li>

54 <li>Integrasi Hugging Face models secara efektif</li>

55 <li>Membangun user-friendly AI interfaces</li>

56 <li>Optimasi AI model performance</li>

57 <li>Presentasi completed AI projects secara profesional</li>

58 <li>Showcase AI capabilities dan use cases</li>

59 </ul><h3>Materi yang Dipelajari</h3>

60 <ul><li>Fundamental Natural Language Processing</li>

61 <li>Pemahaman arsitektur Transformer</li>

62 <li>Eksplorasi model BERT, GPT, dan T5</li>

63 <li>Text processing dan tokenization</li>

64 <li>Implementasi practical NLP tasks</li>

65 <li>Model fine-tuning untuk domain spesifik</li>

66 </ul><h3>Tools & Platform</h3>

67 <h3>Materi yang Dipelajari</h3>

68 <ul><li>Strategi production deployment</li>

69 <li>Integrasi cloud platform</li>

70 <li>Model serving dan pengembangan API</li>

71 <li>Performance monitoring dan optimasi</li>

72 <li>Scaling AI applications secara efektif</li>

73 <li>Best practices untuk production readiness</li>

74 </ul><h3>Tools & Platform</h3>

75 <p>🎯 Final Project Goals</p>

76 <p>Comprehensive AI project yang mengintegrasikan semua konsep yang dipelajari: Python fundamentals, UI development, AI models, NLP, dan deployment. Showcase kemampuan AI programming yang lengkap.</p>

77 <h3>Objektif Pembelajaran</h3>

78 <ul><li>Integrasi semua konsep bootcamp dalam single project</li>

79 <li>Demonstrasi advanced AI implementation skills</li>

80 <li>Menerima expert guidance dan feedback</li>

81 <li>Membangun portfolio-worthy AI application</li>

82 <li>Persiapan untuk real-world AI development challenges</li>

83 <li>Showcase completed project secara profesional</li>

84 </ul>