Coming Soon @ Padepokan NEXT SYSTEM Bandung

# 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 at nextsys.web.id atau nextsystem.robotics at gmail.com
Instagram: nextsystem.id
Facebook: web.facebook.com/nextsystem.id

Webinar Robotik Swiss Germany University

Swiss Germany University menggelar webinar “Will Robots Replace Humans in the Future?“, Sabtu, 24 Juli 2021, pk 10.00 – 11.30 WIB.

Hadir sebagai nara sumber, Ir. Christianto Tjahyadi, CEO NEXT SYSTEM I.T. Solution & Robotics Experience Center.

Aplikasi Mikrokontroler, 23/12/2020

Bersama satu dosen muda dari Universitas Kristen Maranatha, Bandung, usai kelas khusus Aplikasi Mikrokontroler, di Padepokan NEXT SYSTEM Bandung, 23 Desember 2020.

Pertemuan kali ini adalah pertemuan kedua, dengan pembahasan materi lanjutan.

 

Internet of Things, Computer Vision dan Machine Learning

Pelatihan online bersama dengan peserta, rekan-rekan dari Politeknik Negeri Samarinda. 5 hari pertama, 23 – 27 November 2020, diikuti oleh 3 peserta, membahas materi Internet of Things. Lanjut dengan 5 hari berikutnya, 30 November – 4 Desember 2020, diikuti oleh 3 peserta berbeda, membahas materi Computer Vision dan Machine Learning.

Terima kasih kepada Pak Dedi Hariyadi, Ibu Susanna, M.Eng dan Pak Rachmat Nazar.

Terima kasih kepada Ibu Tien Rahayu Tulili, Ph.D (cand.), Bapak Bambang Cahyono, M.T. dan Bapak M.F. Andrijasa, Ph.D (cand.)

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