Coming Soon @ Padepokan NEXT SYSTEM Bandung

  • 23/11/2020 – 27/11/2020 : Raspberry Pi dan Aplikasi Internet of Things
  • 30/11/2020 – 04/12/2020 : Computer Vision, Machine Learning dan Deep Learning

# Change your life today. Don’t gamble on the future, act now, without delay!

 

NEXT SYSTEM
Robotics Learning and Experience Center
Komplek Ruko ITC Kosambi Blok F2
Jl. Baranang Siang 6-8
Bandung 40112
Tel. (022) 4222062 | 085100775874
whatsapp 085102238024, 085100775874
Email: info@nextsys.web.id atau nextsystem.robotics@gmail.com
Instagram: nextsystem.id
Facebook: web.facebook.com/nextsystem.id

Internet of Things, 12/10/20 – 16/10/20

Kelas exclusive bertajuk Internet of Things, berlangsung selama 5 hari penuh, di Padepokan NEXT SYSTEM Bandung, atas request dari Badan Tenaga Nuklir Nasional (BATAN).

Perjalanan pelatihan berlangsung semarak, dan terjadi percepatan penyerapan yang luar biasa.

Aplikasi Dot Matrik, 15/09/20 – 16/09/20

Satu kelas pelatihan berbasis proyek berikutnya, Rancang Bangun Aplikasi Dot Matrik, atas permintaan satu industri wisata, yang mengelola obyek wisata Situ Gunung, Sukabumi dan Ciwidey Glamping. Pelatihan mengambil tempat di Padepokan NEXT SYSTEM Bandung.

Pengendalian berbasis komunikasi melalui jaringan WiFi, terhubung dengan sistem ticketing, parkir, dan lainnya, yang telah dikembangkan sebelumnya.

Kelas pelatihan berbasis proyek menjadi kelas yang cukup diminati, karena pelaksanaannya disesuaikan dengan kebutuhan peserta, dan di akhir pelatihan, peserta bisa melihat fungsionalitas dari sistem yang diharapkan.

Internet of Things, 12/08/20 – 14/08/20

Satu kelas pelatihan exclusive, project-based, terkait aplikasi Internet of Things, dilangsungkan selama 3 hari, di Padepokan NEXT SYSTEM Bandung. Kelas ini di-request oleh satu industri yang bergerak di bidang Internet of Things terapan, khususnya di ranah pengelola air minum.

Proyek berbasis produk teknologi dari EWON, Belgia.

Era Baru Komputasi

Dulu, kita mengenal istilah CPU – Central Processing Unit. Kemudian lahir GPU, ketika aplikasi gaming membutuh ekstra steroid. Hari ini, di era AI, GPU yang kemarin-kemarin digunakan untuk memompa kinerja training dan inferensi, mulai “bermutasi”. Bila merujuk pada platform NVIDIA, ada CUDA cores, Tensor cores dan RT cores. Dalam satu kemasan namun masing-masing memiliki tugas yang berbeda. Menarik!

Di ranah yang lebih kecil, smartphone, beberapa pabrikan chip memperkenalkan istilah NPU – Neural Processing Unit, agar fitur “AI” yang disematkan, bisa berjalan dengan mulus.

Pergerakan ke arah computing intensive kelihatannya tidak bisa ditahan. Aplikasi Internet of Things dan Robotik hari ini, pun sama, memerlukan dukungan komputasi yang prima. Semua mengalami shifting.

November 2019, saya berkesempatan memberikan workshop 2 hari, dalam rangka pembekalan, kepada mahasiswa/i Program Pascasarjana Politeknik Elektronika Negeri Surabaya. Di saat sela, berbincang dengan satu mahasiswa yang tahun lalu mewakili Indo bertempur di ajang robotik internasional di Aussie. Dia bercerita, bagaimana robot tim Perancis sangat mulus meng-eksekusi object detection, menggunakan kecerdasan buatan sederhana.

Edge computing pun terus bergulir. Sebelum masa pandemi, sempat mencicipi satu steroid yang ditanam di Raspberry Pi, yakni Coral. Dengan Raspberry Pi 3, kemampuan frame per second naik signifikan, dari 0.5 fps menjadi 25 fps. Sebuah peningkatan kinerja yang luar biasa!

Ke depan, kita akan melihat dan mengalami perubahan-perubahan yang tidak pernah kita saksikan dalam 10 tahun terakhir.

Kami, Padepokan NEXT SYSTEM Bandung, terus bergiat untuk menyediakan program pelatihan yang bersifat breakthrough dan lompatan, baik di ranah Mikrokontroler / Otomasi, Robotika, Internet of Things, juga Machine Learning / Deep Learning / Artificial Intelligence.

Jensen Huang, CEO Nvidia, bersama dengan “GPU Ampere”, sebelum di-release secara resmi, 14 Mei 2020 lalu.

Algoritma Machine Learning

Ada banyak algoritma Machine Learning yang bisa diterapkan dalam distribusi data. K Nearest Neigbors (KNN), Support Vector Machine (SVM) dan Naive Bayes adalah tiga diantaranya.

K Nearest Neigbors

K Nearest Neighbors (KNN) adalah yang sangat sederhana, mudah dimengerti, serbaguna dan salah satu algoritma pembelajaran mesin teratas.

KNN digunakan dalam berbagai aplikasi seperti keuangan, kesehatan, ilmu politik, deteksi tulisan tangan, pengenalan gambar dan pengenalan video. Dalam peringkat Kredit, lembaga keuangan akan memprediksi peringkat kredit pelanggan. Dalam penyaluran pinjaman, lembaga perbankan akan memprediksi apakah pinjaman itu aman atau berisiko. Dalam ilmu politik, mengklasifikasikan calon pemilih dalam dua kelas akan memilih atau tidak akan memilih.

Algoritma KNN digunakan untuk masalah klasifikasi dan regresi. Algoritma KNN berdasarkan pendekatan fitur kesamaan.

Support Vector Machine

SVM menawarkan akurasi yang sangat tinggi dibandingkan dengan pengklasifikasi lain seperti regresi logistik, dan pohon keputusan. Ia dikenal karena trik kernelnya untuk menangani ruang input nonlinier. Ini digunakan dalam berbagai aplikasi seperti deteksi wajah, deteksi intrusi, klasifikasi email, artikel berita dan halaman web, klasifikasi gen, dan pengenalan tulisan tangan.

SVM adalah algoritma yang menarik dan konsepnya relatif sederhana. Pengklasifikasi memisahkan titik data menggunakan hyperplane dengan jumlah margin terbesar. Itu sebabnya classifier SVM juga dikenal sebagai classifier diskriminatif. SVM menemukan hyperplane optimal yang membantu dalam mengklasifikasikan poin data baru.

Naive Bayes

Misalkan Anda adalah seorang manajer produk, Anda ingin mengklasifikasikan ulasan pelanggan dalam kelas positif dan negatif. Atau Sebagai manajer pinjaman, Anda ingin mengidentifikasi pemohon pinjaman mana yang aman atau berisiko? Sebagai analis layanan kesehatan, Anda ingin memprediksi pasien mana yang dapat menderita penyakit diabetes. Semua contoh memiliki jenis masalah yang sama untuk mengklasifikasikan ulasan, pemohon pinjaman, dan pasien.

Naive Bayes adalah algoritma klasifikasi paling mudah dan cepat, yang cocok untuk sebagian besar data. Klasifikasi Naive Bayes berhasil digunakan dalam berbagai aplikasi seperti penyaringan spam, klasifikasi teks, analisis sentimen, dan sistem pemberi rekomendasi. Ia menggunakan teorema Bayes probabilitas untuk prediksi kelas yang tidak diketahui.

Untuk informasi lebih lanjut mengenai kelas pelatihan Computer Vision, Machine Learning dan Deep Learning, silahkan menghubungi kontak tertera.

Mikrokontroler PIC: 14.04.2020 – 16.04.2020

Satu peserta dari PT. Hino Motors Manufacturing Indonesia, Purwakarta, hadir di Padepokan NEXT SYSTEM Bandung, untuk mengikuti pertapaan Mikrokontroler PIC, 14 – 16 April 2020.

Terima kasih untuk kepercayaan yang diberikan

Wisata Kuliner Mikrokontroler

Kemampuan suatu platform tidak pernah bisa kita ukur bila kita tidak mencobanya. Sama halnya dengan mikrokontroler. Kelahiran Arduino adalah sebuah terobosan, namun bukan berarti mikrokontroler adalah arduino. Kita perlu mencicipi rasa dari platform lain, mencobanya, mengukurnya, sehingga bisa mendorong lahirnya ide dan kreasi baru.

Satu yang menarik, di Padepokan NEXT SYSTEM Bandung ada satu program pembelajaran baru, yang diberi nama Wisata Kuliner Mikrokontroler. Menggunakan kata kuliner, supaya tidak asing, dan menempatkan mikrokontroler pada posisi yang friendly, bisa dicicipi. Yuk, kita lihat beberapa diantaranya.

Infineon XMC4500

Varian mikrokontroler yang satu ini, produk dari Infineon, Jerman, seri XMC4500. Cukup gahar, karena mampu dipacu sampai 120 MHz dan memiliki inti Cortex-M4. Bermain mikrokontroler yang satu ini cukup menarik, walaupun di market Indo, harus mencarinya dengan sabar.

Pertama kali ngoprek mikrokontroler yang satu ini, ketika diundang oleh satu kampus untuk menjadi nara sumber, sementara topik sudah mereka tentukan, yakni bicara soal Mikrokontroler Infineon. Seru, karena dalam waktu yang cukup singkat, harus mencari barangnya, belajar programming secara cepat, dan menyajikannya di ruang seminar. Sangat seru, kejar tayang seperti dikejar anjing galak ?

Harus diakui, chip yang satu ini memang bisa diajak bekerja keras. Di satu industri, ketika arduino sudah “babak belur” dan “pendarahan” hebat, Infineon XMC4500 bisa mengambil alih tugas dengan sangat cantik. Harus diakui, memang beda kelas.

Yuk, kulineran mikrokontroler, arduino saja tidak cukup.

Microchip PIC16F18446

Terobosan yg dilakukan tim arduino, harus diakui, membuat perubahan mindset. Kita sebagai developer, tentu tidak boleh terkunci pada satu varian produk. Board Arduino sendiri menggunakan chip dari Atmel AVR, namun tidak semua chip keluarga Atmel AVR bisa diprogram dgn cara Arduino.

Kedua, pabrikan mikrokontroler bukan cuma Atmel. Ada puluhan pabrikan, bahkan lebih, yang menghasilkan chip mikrokontroler dgn beragam kapasitas, fasilitas dan kecepatan. Untuk itu, perlu masuk ke perairan yg lebih dalam, mencicipi beragam jenis mikrokontroler yg ada di market.

Saya coba post, satu breakout dari Microchip, menggunakan seri PIC16F18446. Bisa minta sample ke vendor, for free. Cuma pengirimannya lumayan lama. Pemrogramannya sendiri menggunakan C/C++, cukup sederhana.

Yuk, kulineran mikrokontroler, arduino saja tidak cukup.

Artificial Intelligence, Machine Learning dan Deep Learning

Setelah hampir 3 tahun memberikan pelatihan terkait Machine Learning dan Deep Learning, serta membimbing skripsi mahasiswa dengan topik terkait; saya mencoba mengutip sebuah penjelasan singkat yang ada di NVIDIA Blog. Penjelasan lebih komprehensif tentunya akan lebih mudah dan menarik, karena disertai contoh secara live, biasanya saya sampaikan di ruang pelatihan atau seminar atau kuliah umum

Artificial Intelligence (AI) atau Kecerdasan Buatan adalah masa depan. Kecerdasan buatan adalah fiksi ilmiah. Kecerdasan buatan sudah menjadi bagian dari kehidupan kita sehari-hari. Semua pernyataan itu benar, hanya tergantung pada rasa AI apa yang kita maksud.

Sebagai contoh, ketika program Google DeepMind AlphaGo mengalahkan Master Korea Selatan Lee Se-dol di game board Go awal tahun 2016, istilah AI, machine learning dan deep learning, digunakan di media untuk menggambarkan bagaimana DeepMind menang. Dan ketiganya adalah bagian dari alasan mengapa AlphaGo bisa mengalahkan Lee Se-Dol. Namun, ketiganya tidak sama.

Cara termudah untuk membayangkan hubungan mereka adalah, dengan mem-visualisasikan mereka sebagai lingkaran konsentris dengan AI – ide yang datang pertama – terbesar, kemudian machine learning – yang berkembang kemudian, dan akhirnya deep learning – yang mendorong ledakan AI hari ini – tepat di dalam keduanya .

Berkat Deep Learning, AI Memiliki Masa Depan yang Cerah

Deep Learning telah memungkinkan banyak aplikasi machine learning praktis, dan dengan perluasan bidang AI secara keseluruhan. Deep Learning memecah tugas dengan cara yang membuat semua jenis alat berat tampak mungkin, bahkan mungkin. Mobil tanpa pengemudi, perawatan kesehatan preventif yang lebih baik, bahkan rekomendasi film yang lebih baik, ada di sini hari ini atau di cloud. AI adalah saat ini dan masa depan. Dengan bantuan Deep learning, AI bahkan dapat mencapai kondisi fiksi ilmiah yang telah lama kita bayangkan.

Bersambung …

Di Padepokan NEXT SYSTEM Bandung, ada kelas pelatihan terkait Computer Vision, Machine Learning dan Deep Learning, yang diselenggarakan secara intensif, dan terbuka untuk umum.

Raspberry Pi: 13/01/20 – 15/01/20

Kali ini, sobat dan sahabat dari Situ Gunung Sukabumi dan Glamping Lakeside Rancabali Ciwidey, mampir dan bergabung dalam pertapaan bertajuk Raspberry Pi: Sistem Otomasi dan Informasi, di Padepokan NEXT SYSTEM Bandung. Dalam pertapaan ini, peserta mempelajari esensi dari hardware Raspberry Pi, manajemen database, jaringan dan komunikasi data paket, otomasi, serta membangun HMI – Human Machine Interface.

#raspberrypi #situgunung #glampinglakeside #nextsystem