- Jaringan Saraf Tiruan: Memahami arsitektur dasar seperti perceptron, convolutional neural networks (CNN), dan recurrent neural networks (RNN).
- Frameworks: Kemampuan menggunakan framework seperti TensorFlow, Keras, dan PyTorch untuk membangun dan melatih model deep learning.
5. Pengolahan Data (Data Processing)
- ETL (Extract, Transform, Load): Kemampuan untuk mengekstraksi data dari berbagai sumber, membersihkan, dan mengubah data tersebut untuk analisis lebih lanjut.
- Pandas dan NumPy: Pustaka Python yang sangat penting untuk manipulasi dan analisis data.
6. Pengolahan Bahasa Alami (Natural Language Processing)
- Teknik NLP: Menguasai teknik seperti tokenization, stemming, lemmatization, dan named entity recognition (NER).
- Transformers: Menggunakan model modern seperti BERT dan GPT untuk tugas-tugas NLP.
7. Visi Komputer (Computer Vision)
- Deteksi dan Pengklasifikasian Objek: Mengembangkan kemampuan untuk mengenali dan mengklasifikasikan objek dalam gambar atau video.
- OpenCV: Pustaka open-source yang digunakan untuk tugas-tugas visi komputer.
8. Basis Data dan SQL
- SQL: Kemampuan untuk mengelola dan mengkueri basis data relasional.
- NoSQL: Pengetahuan tentang basis data NoSQL seperti MongoDB dan Cassandra untuk data yang tidak terstruktur.
9. Manajemen Proyek dan Kolaborasi
- Agile dan Scrum: Metodologi pengembangan perangkat lunak yang membantu dalam mengelola proyek secara iteratif dan kolaboratif.
- Alat Kolaborasi: Menggunakan alat seperti Git untuk kontrol versi dan platform kolaborasi seperti JIRA dan Confluence.
10. Etika dan Keamanan AI
- Etika AI: Memahami implikasi etis dari penggunaan AI, termasuk bias algoritmik dan dampak sosial.
- Keamanan AI: Mengamankan model AI dari serangan adversarial dan memastikan data yang digunakan untuk melatih model aman dari kebocoran.
Menguasai keterampilan-keterampilan ini tidak hanya membuat seorang AI Engineer lebih kompeten, tetapi juga memberikan mereka keunggulan dalam mengatasi tantangan yang kompleks di bidang AI.