Jun 06

Coming Soon

Berikut adalah jadwal pelatihan intensif reguler dan seminar / workshop yang akan berjalan serta slot waktu pelatihan yang masih available (bisa diisi): 

          • 10/02/25 – 12/02/25 : Mikrokontroler ESP32 dan Aplikasi Internet of Things
          • 03/03/25 – 07/03/25 : Interkoneksi Perangkat Industri: Modbus dan CAN Bus
          • 12/03/25 – 14/03/25 : Pemrograman Programmable Logic Controller (PLC)
          • 19/04/25 : Seminar Robotics @ IPB University
          • 12/06/25 : Seminar Nasional Teknik Elektro 2025, Politeknik Negeri Jakarta
          • 18/06/25 – 21/06/25 : Pemrograman Mikrokontroler dan Aplikasi Robotik
          • 30/06/25 – 05/07/25 : Mikrokontroler dan Aplikasi Internet of Things
          • 21/07/25 – 25/07/25 : Pemrograman dan Aplikasi Mikrokontroler – Embedded System
          • 09/08/25 – 13/08/25 : Robot Operating System
          • 14/08/25 – 20/08/25 : Pemrograman Mikrokontroler dan Aplikasi Robotik
          • 22/08/25 – 23/08/25 : Raspberry Pi dan Aplikasi Industri
          • 15/09/25 : Seminar Quantum Computing @ Universitas Kristen Maranatha
          • 13/10/25 – 17/10/25 : Pemrograman dan Aplikasi Mikrokontroler**
          • 20/10/25 – 24/10/25 : Pemrograman dan Aplikasi Mikrokontroler**
          • 27/10/25 – 31/10/25 : Pemrograman dan Aplikasi Mikrokontroler**
          • 03/11/25 – 07/11/25 : Pemrograman dan Aplikasi Mikrokontroler**
          • 10/11/25 – 14/11/25 : Pemrograman dan Aplikasi Mikrokontroler**
          • 17/11/25 – 21/11/25 : Pemrograman dan Aplikasi Mikrokontroler**
          • 24/11/25 – 28/11/25 : Pemrograman dan Aplikasi Mikrokontroler**
          • 01/12/25 – 05/12/25 : Pemrograman dan Aplikasi Mikrokontroler**
          • 08/12/25 – 12/12/25 : Pemrograman dan Aplikasi Mikrokontroler**
          • 15/12/25 – 19/12/25 : Pemrograman dan Aplikasi Mikrokontroler**

🎯 Mengapa Bergabung?

“Change your life today. Don’t gamble on the future. Act now, without delay!”

Pelatihan kami bersifat hands-on dan aplikatif, dirancang untuk meningkatkan kompetensi teknis langsung di bidang Mikrokontroler, Elektronika, Internet of Things (IoT), Robotik, Machine Learning – Deep Learning, Sistem Otomasi dan Sistem Informasi, termasuk RDBMS.

Cocok untuk pelajar, profesional, guru / dosen, dan penggiat teknologi yang ingin mengasah keterampilan secara praktis.

📞 Hubungi Kami

NEXT SYSTEM – Robotics Learning and Experience Center
📍 Komplek Ruko ITC Kosambi Blok F2, Jl. Baranang Siang 6–8, Bandung 40112
📞 (022) 4222062
📱 0851-0077-5874
📲 WhatsApp: 0851-0223-8024 / 0851-0077-5874
📨 Email: info@nextsys.web.id / info@nextsystem.id
📷 Instagram: @nextsystem.id
📘 Facebook: facebook.com/nextsystem.id
✈️ Telegram: t.me/nextsystemrobotics, t.me/nextsystem_id

Oct 02

Program Bimbingan Tugas Akhir

Menempuh tugas akhir, baik skripsi maupun tesis, sering kali menjadi tahap yang penuh tantangan bagi mahasiswa. Banyak yang mengalami kebingungan dalam menentukan topik, menyusun metodologi, atau bahkan kesulitan menyelesaikan penulisan tepat waktu. Untuk menjawab kebutuhan tersebut, kami menghadirkan Program Bimbingan Tugas Akhir—sebuah program pendampingan intensif, sistematis, dan personal untuk membantu mahasiswa menyelesaikan tugas akhir secara tuntas dan berkualitas.

Tugas Akhir bukanlah beban, tapi peluang untuk menunjukkan potensi terbaik. Melalui program ini, kami hadir untuk menjadi mitra strategis dalam perjalanan akademik Anda menuju garis akhir kelulusan.

Sejak tahun 2010, Padepokan NEXT SYSTEM Bandung secara konsisten menyelenggarakan Program Bimbingan Tugas Akhir sebagai program ekslusif bagi mahasiswa yang ingin menekuni bidang-bidang strategis, seperti  mikrokontroler (embedded system dan komunikasi data), otomasi dan kontrol, aplikasi robotika, internet of things, machine leaning, deep learning, artificial intelligence, computer vision, digital signal processing hingga teknologi informasi.

Seperti namanya, program ini dirancang untuk memberikan pembekalan teknis, pengalaman praktik dan bimbingan intensif dalam proses rancang bangun proyek tugas akhir. Dengan pendekatan komprehensif, peserta tidak hanya mendapatkan teori dan konsep, tetapi juga pengalaman praktis langsung untuk menyelesaikan tugas akhir secara mandiri, bertahap dan tepat waktu, dengan kualitas yang dapat dipertanggungjawabkan.

   

You can’t change your past, but you can create your future!

Dalam Program Bimbingan Tugas Akhir, mahasiswa akan dibekali dengan sesi khusus selama beberapa kali pertemuan. Sesi ini difokuskan pada penguasaan dasar-dasar mikrokontroler dan materi dasar lainnya, sebagai bekal awal yang penting sebelum peserta masuk ke tahap pengembangan proyek tugas akhir.

Selama sesi pembekalan, peserta akan mengikuti berbagai kegiatan praktik untuk mengaplikasikan teori yang telah dipelajari. Melalui pendekatan hands-on ini, peserta akan mendapatkan pengalaman langsung yang akan menjadi pondasi utama dalam menyelesaikan tugas akhir secara bertahap dan sistematis.

Program ini dirancang untuk mengasah keterampilan teknis sekaligus membangun kepercayaan diri peserta, agar mampu menyelesaikan proyek secara mandiri dan tepat waktu.

Kami memahami bahwa pengalaman praktik mahasiswa selama perkuliahan masih terbatas. Karena itu, ketika dihadapkan pada proyek tugas akhir yang menuntut penerapan nyata, banyak mahasiswa yang mengalami hambatan. Program ini hadir untuk menjembatani kesenjangan tersebut.

Setelah pembekalan intensif, peserta akan melanjutkan ke tahap bimbingan dan konsultasi. Pada fase ini, peserta diwajibkan menyelesaikan setiap tahap proyek secara mandiri, dengan dukungan tim mentor yang berperan sebagai pembimbing sekaligus rekan diskusi. Proses ini berlangsung secara berkelanjutan hingga proyek selesai.

Dengan bekal pengalaman dan bimbingan yang diberikan, peserta diharapkan mampu menyusun laporan tugas akhir secara baik dan siap menghadapi ujian sidang dengan keyakinan penuh.

Perlu ditegaskan bahwa dalam program ini, NEXT SYSTEM tidak pernah dan tidak akan pernah menyediakan proyek instan untuk peserta. Komitmen kami adalah membekali peserta dengan pengetahuan, keterampilan, dan pengalaman nyata agar mereka mampu menyelesaikan proyek tugas akhir secara mandiri dan penuh tanggung jawab.

#SayNoToJockey

Dalam Program Bimbingan Tugas Akhir, sebuah program eksklusif yang mengusung semangat “Mengubah Pasir Menjadi Mutiara“, kami membatasi jumlah peserta. Hal ini dilakukan agar setiap individu mendapatkan pendampingan yang optimal, fokus, dan sesuai dengan kebutuhan masing-masing. Dengan pendekatan yang personal dan intensif, program ini memastikan setiap peserta berkembang secara signifikan—baik dalam keterampilan teknis, kemampuan berpikir kritis, maupun kepercayaan diri dalam menyelesaikan proyek tugas akhir secara mandiri.

Your future starts from what you do TODAY, not tomorrow!

Untuk informasi lebih lanjut mengenai Program Bimbingan Tugas Akhir, hubungi kami melalui:

📧 Email: info@nextsys.web.id | nextsystem.robotics@gmail.com
📱 WhatsApp: 085102238024

Terima kasih kepada 500+ alumni Program Bimbingan Tugas Akhir, dari berbagai kampus dalam dan luar negeri, yang telah memberikan kepercayaan kepada Padepokan NEXT SYSTEM Bandung.

Mar 14

Deteksi Wajah Sederhana dengan OpenCV

Pernah penasaran bagaimana aplikasi seperti kamera smartphone bisa mengenali wajah dengan akurat? Teknologi di baliknya—computer vision—ternyata bisa dipelajari dengan tools sederhana seperti Python dan OpenCV! Dalam tutorial singkat ini, Anda akan membuat program deteksi wajah dari webcam hanya dalam 15 baris kode. Cocok untuk pemula yang ingin mencoba projek AI pertama mereka!

Ingin lebih akurat? Coba ganti model dengan YOLO (You Only Look Once), yang menjadi bagian dalam pembelajaran Computer Vision di Padepokan NEXT SYSTEM Bandung.

import cv2

# 1. Load model deteksi wajah
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# 2. Ambil video dari webcam
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
  # 3. Baca frame per frame
  ret, frame = cap.read()

  # 4. Konversi ke grayscale
  gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

  # 5. Deteksi wajah
  faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 4)

  # 6. Gambar kotak di sekitar wajah
  for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)

  # 7. Tampilkan hasil
  cv2.imshow('Face Detection', frame)

  # 8. Berhenti saat tombol 'q' ditekan
  if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
    break

# 9. Bersihkan resource
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

Teknologi Computer Vision kini menjadi tulang punggung inovasi—mulai dari mobil otonom hingga diagnosa medis berbasis gambar. Namun, bagaimana cara memulai mempelajarinya? Pelatihan intensif di Padepokan NEXT SYSTEM Bandung dirancang untuk menjawab tantangan ini dengan pendekatan ‘hands-on’.

Mar 07

Mikrokontroler STM32 dan Real Time Operating System

Perkembangan teknologi embedded system semakin pesat, khususnya dalam pengembangan sistem kendali cerdas dan real-time. Menjawab tantangan tersebut, kami menyelenggarakan Pelatihan Intensif Pemrograman Mikrokontroler STM32 dan Aplikasi Real-Time Operating System (RTOS) untuk membekali peserta dengan pemahaman mendalam dan keterampilan praktis dalam membangun sistem tertanam yang andal, efisien, dan responsif.

Mengapa STM32 dan RTOS?

STM32 adalah keluarga mikrokontroler 32-bit berbasis ARM Cortex-M yang banyak digunakan dalam industri karena performanya yang tinggi, konsumsi daya rendah, dan fleksibilitasnya untuk berbagai aplikasi. Sementara itu, RTOS memberikan kerangka kerja terstruktur untuk mengelola berbagai task dalam sistem real-time—sebuah kebutuhan penting dalam aplikasi seperti robotika, otomasi industri, perangkat medis, dan sistem IoT cerdas.

Melalui kombinasi STM32 dan RTOS, peserta dilatih untuk membangun aplikasi multitasking dengan sinkronisasi waktu yang presisi, meningkatkan stabilitas dan skalabilitas sistem.

Apa yang Dipelajari?

Pelatihan ini dirancang secara terstruktur, dimulai dari pengenalan dasar STM32 hingga penerapan sistem multitasking dengan RTOS. Materi inti meliputi:
– Pengenalan STM32 dan pemrograman menggunakan STM32CubeIDE
– Konfigurasi peripheral (GPIO, UART, Timer, ADC, dll.)
– Konsep dasar RTOS: task, scheduler, mutex, semaphore, dan queue
– Implementasi FreeRTOS pada proyek nyata
– Studi kasus aplikasi real-time

Praktik Langsung dan Studi Kasus Industri

Pelatihan ini menggunakan pendekatan project-based learning agar peserta dapat langsung menerapkan konsep ke dalam praktik. Peserta akan membangun proyek embedded system yang dapat dijalankan secara real-time, termasuk komunikasi antartask, manajemen waktu, dan pemrosesan paralel yang efisien. Studi kasus disesuaikan dengan kebutuhan dunia industri dan riset terkini.

Untuk Siapa Pelatihan Ini?

Pelatihan ini sangat tepat diikuti oleh:
– Mahasiswa teknik elektro, mekatronika, atau informatika
– Dosen dan pengajar yang ingin mengintegrasikan RTOS dalam kurikulum
– Praktisi embedded system dan IoT
– Peneliti dan pengembang perangkat cerdas berbasis mikrokontroler

Mar 01

Internet of Things dan Artificial Intelligence of Things

Dalam rangka mendorong kesiapan sumber daya manusia menghadapi era digital, Padepokan NEXT SYSTEM Bandung menyelenggarakan Pelatihan Intensif ESP32 dengan fokus pada aplikasi Internet of Things (IoT) dan Artificial Intelligence of Things (AIoT). Pelatihan ini menghadirkan pendekatan praktis dan aplikatif, dengan metode hands-on langsung menggunakan mikrokontroler ESP32 dan bahasa pemrograman Python atau C/C++.

 

Peserta dibimbing dari dasar hingga mampu membangun proyek IoT yang terhubung ke cloud serta diperkenalkan pada konsep dasar AIoT, yaitu penerapan kecerdasan buatan pada perangkat edge. Materi meliputi pembacaan sensor, pengiriman data real-time, komunikasi antarperangkat, hingga simulasi aplikasi cerdas berbasis ESP32.

Pelatihan ini ditujukan bagi pelajar, pendidik, hingga praktisi industri yang ingin mengembangkan solusi teknologi terapan yang inovatif dan relevan. Dengan semakin luasnya adopsi IoT dan AI dalam kehidupan sehari-hari, pelatihan ini menjadi langkah konkret untuk mencetak talenta digital masa depan. Saatnya membekali diri dan bersiap menjadi bagian dari transformasi digital.

Feb 07

AVR Microcontroller Essentials

Mikrokontroler merupakan jantung dari berbagai sistem elektronik cerdas yang kita gunakan sehari-hari. Salah satu keluarga mikrokontroler yang paling banyak digunakan dalam dunia akademik dan industri adalah AVR, yang dikenal karena kesederhanaannya, efisiensinya, dan kekuatan pemrosesannya. Untuk menjawab kebutuhan akan pemahaman yang kokoh dalam dunia embedded system, kami menyelenggarakan program Pelatihan AVR Microcontroller Essentials—sebuah pelatihan intensif yang dirancang khusus untuk pemula maupun praktisi yang ingin memperkuat fondasi teknisnya.

Apa yang Dipelajari dalam Pelatihan Ini?

Pelatihan ini fokus pada pemahaman mendasar dan praktik langsung menggunakan mikrokontroler AVR. Peserta akan dikenalkan pada struktur internal AVR, arsitektur sistemnya, dan cara berinteraksi dengan dunia luar melalui berbagai peripheral—seperti input/output digital, ADC, timer, komunikasi serial (USART, SPI, I2C), serta interrupt.

Beberapa topik utama yang akan dibahas:
– Pengenalan arsitektur AVR (ATmega series)
– Penggunaan AVR-GCC dan AVRDUDE untuk pemrograman
– Pengolahan sinyal digital dan penggunaan ADC
– Manajemen waktu menggunakan Timer/Counter
– Komunikasi data serial: UART, SPI, dan I2C

Metode Pelatihan yang Terstruktur dan Aplikatif

Pelatihan ini disampaikan secara hands-on dan berorientasi proyek, di mana peserta tidak hanya memahami teori, tetapi langsung mengaplikasikan pengetahuan mereka dalam latihan dan proyek mini yang mendekati dunia nyata. Setiap peserta akan dibimbing secara intensif agar memahami proses dari awal—dari pemrograman dasar hingga integrasi modul dan debugging.

Untuk Siapa Pelatihan Ini?

Program ini ideal untuk:
– Mahasiswa teknik yang sedang belajar mikrokontroler
– Guru dan dosen yang ingin meningkatkan kapasitas teknisnya
– Praktisi yang bekerja di bidang otomasi, elektronika, atau riset teknologi
– Siapa pun yang ingin memulai karier di dunia embedded system

Jan 25

Computer Vision, Machine Learning dan Deep Learning

Di era digital saat ini, kemampuan mesin untuk “melihat” dan memahami dunia visual menjadi pendorong utama berbagai inovasi, mulai dari sistem keamanan cerdas, kendaraan otonom, hingga deteksi penyakit dari citra medis. Untuk menjawab kebutuhan akan talenta yang menguasai teknologi ini, kami menghadirkan Pelatihan Intensif Computer Vision, Machine Learning, dan Deep Learning yang dirancang secara komprehensif, praktis, dan aplikatif.

Mengapa Computer Vision dan Deep Learning Penting?

Computer Vision adalah cabang kecerdasan buatan (AI) yang memungkinkan komputer menafsirkan dan memahami informasi visual seperti gambar dan video. Dengan dukungan Machine Learning (ML) dan Deep Learning (DL), komputer tidak hanya bisa mengenali objek, tapi juga memahami konteks, mendeteksi anomali, dan mengambil keputusan secara otomatis.

Kombinasi teknologi ini telah menjadi tulang punggung di banyak industri—mulai dari manufaktur, pertanian, kesehatan, retail, hingga smart city.

Apa yang Akan Dipelajari?

Pelatihan ini dirancang bertahap dan langsung aplikatif. Peserta akan mempelajari:
– Konsep dasar dan arsitektur model ML & DL
– Pengenalan Python, OpenCV, dan pustaka visualisasi
– Image processing dan teknik augmentasi data
– Training model machine learning klasik (SVM, KNN, Decision Tree, dll)
– Pengenalan CNN (Convolutional Neural Network)
– Transfer learning dengan model populer seperti VGG, ResNet, atau MobileNet
– Penerapan proyek real-world seperti deteksi wajah, klasifikasi gambar, dan segmentasi objek

Metode: Hands-On dan Berbasis Proyek

Pelatihan ini mengusung pendekatan “belajar dari praktik”, dengan studi kasus nyata dan proyek akhir yang memperkuat pemahaman peserta. Materi disusun agar peserta dari berbagai latar belakang—baik pemula maupun yang sudah memiliki dasar—dapat mengikuti dengan mudah dan progresif.

Siapa yang Harus Ikut?

Pelatihan ini cocok untuk:
– Mahasiswa dan peneliti yang ingin menguasai teknologi AI berbasis visual
– Praktisi IT dan data scientist yang ingin memperluas kompetensi
– Developer dan engineer yang tertarik membangun aplikasi berbasis visi komputer
– Guru dan dosen yang ingin menyusun kurikulum AI terapan

Jan 14

Inovasi Deteksi Microsleep untuk Keselamatan Pengendara Motor

Kisah Sukses Bimbingan Tugas Akhir NEXT SYSTEM

Kecelakaan akibat microsleep sering terjadi tanpa tanda peringatan—pengendara tiba-tiba kehilangan kesadaran selama beberapa detik, dan akibatnya bisa fatal. Berangkat dari keprihatinan ini, satu peserta program Bimbingan Tugas Akhir NEXT SYSTEM, berhasil merancang sistem deteksi microsleep berbasis ESP32 yang dipasang pada helm. Dengan bimbingan tim ahli kami, proyek ini menggabungkan kecerdasan buatan dan embedded system untuk menciptakan solusi nyata.

Abstrak

Setiap tahun, ribuan kecelakaan motor terjadi karena pengendara memaksakan diri saat kelelahan. Mahasiswa menyadari bahwa deteksi dini microsleep bisa menyelamatkan nyawa. Dengan memanfaatkan sensor MPU6050 untuk mendeteksi perubahan sudut kepala dan algoritma Random Forest yang di-embed ke ESP32, sistem ini mampu membedakan kondisi ‘lelah’ (10°–30°) dan ‘normal’ (0°–6°) dengan akurasi 100%. Saat tanda microsleep terdeteksi, buzzer akan berbunyi untuk mengingatkan pengendara beristirahat.

Jul 09

Deep Learning dengan TensorFlow dan PyTorch

Deep learning telah menjadi tulang punggung banyak inovasi dalam kecerdasan buatan, mulai dari pengenalan gambar hingga pemrosesan bahasa alami. Dalam membangun dan melatih model deep learning, TensorFlow dan PyTorch adalah dua framework yang paling populer dan sering digunakan. TensorFlow, yang dikembangkan oleh Google, pertama kali dirilis pada tahun 2015 dan menjadi standar industri karena kematangan fitur dan dukungan komunitas yang luas. Di sisi lain, PyTorch yang diluncurkan oleh Facebook AI Research pada 2016, tumbuh dengan cepat di kalangan peneliti berkat kemudahan penggunaan dan fleksibilitasnya dalam eksperimen.

TensorFlow memiliki keunggulan dalam hal skalabilitas dan produksi. Framework ini dirancang untuk memudahkan pengembangan aplikasi deep learning di lingkungan yang memerlukan skala besar. Dengan tools seperti TensorFlow Serving dan TensorFlow Lite, pengembang dapat dengan mudah menerapkan model deep learning ke dalam aplikasi cloud dan perangkat mobile. Selain itu, TensorFlow mendukung banyak bahasa pemrograman, termasuk Python, C++, dan JavaScript, yang menjadikannya solusi lintas platform yang sangat kuat.

Di sisi lain, PyTorch lebih difavoritkan di kalangan akademisi dan peneliti. PyTorch menawarkan pendekatan yang lebih intuitif melalui dynamic computational graph yang memudahkan eksperimen dan debugging. Framework ini memberikan fleksibilitas yang tinggi bagi peneliti untuk mengeksplorasi berbagai arsitektur neural network. PyTorch juga telah berkembang pesat dalam beberapa tahun terakhir dengan dirilisnya PyTorch Lightning, yang mempermudah implementasi kode penelitian ke dalam aplikasi industri, serta TorchServe yang memungkinkan deployment model secara efisien.

Memahami kedua framework, TensorFlow dan PyTorch, tentu akan memberikan keunggulan kompetitif dalam membangun aplikasi deep learning. Penguasaan TensorFlow menawarkan keuntungan dalam hal produksi skala besar, sedangkan PyTorch memberikan keleluasaan untuk inovasi dalam penelitian. Dengan munculnya Keras API 3.0 yang mendukung kedua framework ini, pengembang kini dapat memanfaatkan kekuatan keduanya dalam satu platform, memberikan kemudahan dan fleksibilitas yang belum pernah ada sebelumnya.

Padepokan NEXT SYSTEM Bandung telah membuka kelas pelatihan baru terkait Deep Learning dengan TensorFlow dan PyTorch. Untuk informasi lebih lanjut, silahkan menghubungi kontak tertera.

Aug 17

Embedded Machine Learning

Embedded machine learning adalah konsep di mana teknik machine learning diterapkan langsung pada perangkat keras (embedded system) untuk memungkinkan perangkat tersebut belajar dan mengambil keputusan secara mandiri. Dalam embedded machine learning, model machine learning dikemas dan dijalankan di dalam perangkat, sehingga perangkat tersebut dapat memproses data secara real-time dan mengambil keputusan berdasarkan pola atau informasi yang ditemukan.

Keuntungan dari embedded machine learning adalah kemampuan untuk melakukan pemrosesan data dan pengambilan keputusan secara lokal, tanpa perlu mengirim data ke server eksternal. Hal ini memungkinkan perangkat untuk beroperasi secara otonom, mengurangi latensi, meningkatkan privasi data, dan menghemat bandwidth.

Contoh penggunaan embedded machine learning dapat ditemukan dalam berbagai aplikasi, seperti perangkat IoT (Internet of Things), kendaraan otonom, perangkat medis, dan sistem keamanan. Misalnya, sebuah kamera keamanan yang dilengkapi dengan embedded machine learning dapat secara otomatis mengenali wajah atau perilaku mencurigakan tanpa perlu mengirim data ke server eksternal.

Dengan embedded machine learning, perangkat keras menjadi lebih cerdas dan mampu belajar dari pengalaman, sehingga dapat beradaptasi dengan lingkungan dan memberikan respons yang lebih cerdas dan efisien.

So, siapkan diri Anda untuk menjadi ahli dalam Embedded Machine Learning di Padepokan NEXT SYSTEM Bandung! Dapatkan pengetahuan mendalam tentang menggabungkan kecerdasan buatan dengan perangkat keras untuk menciptakan sistem yang cerdas dan otonom. Dalam program pelatihan kami, Anda akan mempelajari teknik-teknik terbaru dalam embedded machine learning, mulai dari pengenalan konsep hingga implementasi praktis dalam berbagai aplikasi. Dengan bimbingan instruktur berpengalaman dan lingkungan belajar yang interaktif, Anda akan memperoleh keterampilan yang dibutuhkan untuk menghadapi tantangan masa depan. Jangan lewatkan kesempatan ini untuk menjadi bagian dari revolusi teknologi.