AWS Innovate AI/ML Edition
Percepat inovasi, skalakan dengan mudah, dan buka berbagai peluang baru dengan machine learning (ML) di AWS.
 Rabu, 24 Februari 2021

50+

Sesi
Mengejar
ketinggalan
di semua sesi
Kisah
Pelanggan
Kasus penggunaan
Builders'
zone
Demo teknis
Lab praktik
langsung
Panduan

Agenda

Dapatkan inspirasi dan pelajari cara menggunakan machine learning untuk mendorong pengalaman yang lebih baik, menyederhanakan operasi, dan mengurangi risiko, serta memperoleh kemampuan untuk mengimplementasikan proyek-proyek ini bagi organisasi Anda.

 Klik di sini untuk melihat agenda yang dapat diunduh »

Pilih Trek:

  • Sesi Bahasa Indonesia
  • English Sessions
  • Sesi Bahasa Indonesia
  • Strategi untuk mempercepat adopsi AI/ML dalam skala besar: Dari ide hingga POC dan mencapai hasil bisnis (Tingkat 100)
    AI dan ML memiliki janji untuk mengubah industri, meningkatkan efisiensi, dan mendorong inovasi. Kunci kesuksesan machine learning adalah skala. Dalam sesi ini, kami membahas bagaimana para eksekutif dan manajer yang ingin mencapai kesuksesan menggunakan ML dalam skala besar mendapatkan panduan termasuk mekanisme untuk membangun sistem yang efektif untuk mempercepat inovasi dan mendorong kemajuan teknologi. Kami juga membagikan praktik terbaik dalam menerapkan MLOps dan tata kelola data untuk mengatasi tantangan penerapan ML. Kami menjelaskan bagaimana pelanggan yang telah sukses bekerja bersama kami untuk menyelaraskan tim dalam memperkenalkan ML, mendorong semangat ML, dan memberikan pendidikan teknis yang tepat kepada pengembang dalam organisasi mereka untuk mencapai hasil bisnis.

    Pembicara: Donnie Prakoso, Senior Developer Advocate, AWS


    Tingkatkan keterlibatan dan konversi pelanggan dengan pengalaman pengguna yang dipersonalisasi (Tingkat 200)
    Seiring dengan berkembangnya kemampuan untuk menghadirkan pengalaman digital yang lebih canggih dari waktu ke waktu, ada peningkatan harapan dan permintaan dari pelanggan untuk mendapatkan pengalaman yang lebih personal dari produk-produk yang mereka gunakan. Saat pelanggan mempertimbangkan untuk membeli produk dan jasa, mereka mengharapkan personalisasi secara real-time dari berbagai kanal digital. Dalam sesi ini, kami akan menceritakan dengan detail tentang penggunaan Amazon Personalize untuk membuat dan mengelola rekomendasi yang dipersonalisasi secara efisien, sehingga memungkinkan Anda untuk fokus pada nilai nyata dari data untuk bisnis Anda. Mari pelajari cara membangun aplikasi yang mampu memberikan beragam pengalaman yang dipersonalisasi, termasuk rekomendasi produk tertentu, pengurutan produk yang dipersonalisasi, dan pemasaran langsung yang dipersonalisasi - tanpa memerlukan kemampuan Machine Learning (ML).

    Pembicara: Teddy Aryono, Solutions Architect, AWS


    Membuat dan mengelola set data pelatihan untuk pembelajaran mesin (Tingkat 200)
    Mempersiapkan data pelatihan adalah langkah penting dalam machine learning. Mempersiapkan data melibatkan pembuatan data berlabel, pembuatan fitur, visualisasi fitur, dan pemrosesan data sehingga dapat tersedia untuk pelatihan. Dalam sesi ini, pelajari cara menggunakan SageMaker Data Wrangler untuk terhubung ke sumber data, menggunakan template visualisasi prebuilt dan data built-in untuk mengubah dan menyederhanakan proses pembersihan, verifikasi, dan eksplorasi data tanpa harus menulis satu baris kode pun. Dalam sesi ini, kami memberikan demonstrasi tentang bagaimana SageMaker Data Wrangler mempublikasikan data ke penyimpanan Fitur SageMaker dan menjelaskan cara menggunakan alur kerja persiapan data ke dalam produksi menggunakan SageMaker Pipelines.

    Pembicara: Petra Barus, Senior Developer Advocate, AWS


    Memilih algoritme ML yang tepat untuk berbagai kasus penggunaan (Tingkat 300)
    AWS menawarkan banyak pilihan untuk menyelesaikan masalah bisnis melalui machine learning (ML), mulai dari algoritme bawaan hingga kerangka kerja dan lainnya dalam menggunakan layanan ML. Amazon SageMaker mendukung berbagai algoritme ML bawaan, seperti klasifikasi, regresi, dan rekomendasi. Algoritme bawaan mudah digunakan, dan dioptimalkan untuk kecepatan, skala, dan akurasi. Dalam sesi ini, pelajari cara memilih algoritme bawaan yang tepat untuk masalah bisnis Anda. Sesi ini mengkategorikan algoritme ini berdasarkan jenis masalah dan mendalami algoritme populer. Bawalah rasa ingin tahu Anda dan tinggalkan informasi yang Anda butuhkan untuk memilih algoritme bawaan yang tepat untuk kebutuhan bisnis Anda.

    Pembicara: Petra Barus, Senior Developer Advocate, AWS


    Memulai AI/ML dengan AWS untuk Startup (Tingkat 100)

    Bagaimanakah mengadopsi AI/ML untuk startup Anda? Dalam sesi ini kami akan menjelaskan konsep dasar mengenai AI/ML. Kami akan membantu apa saja yang diperlukan startup dalam mengadopsi AI/ML dalam solusi atau pelayanan untuk pelanggan mereka.  Selain itu Anda juga dapat belajar mengenai layanan AWS dalam AI/ML yang dapat digunakan oleh startup, dan juga kami memberikan pengenalan terhadap Amazon Sage Maker, yang dapat mempermudah dan mengotomasisasi penerapan AI/ML dan hanya memerlukan pengetahuan minimal dalam menerapkan AI/ML dalam layanan startup Anda. Saksikan sesi ini jika Anda ingin mengadopsi AI/ML di dalam layanan Anda!

    Pembicara: Fitria, Inside Sales Representative, AWS

  • English Sessions

Waktu konferensi

Sesi Bahasa Indonesia
 GMT+7 (WIB)

Waktu: 12:30 - 17:30

English sessions
 GMT+7 (WIB)

Timing 1: 07:00 - 12:00
Timing 2: 12:30 - 17:30

Tingkat sesi yang dirancang untuk Anda

PERKENALAN
Level 100

Sesi difokuskan pada menyediakan ikhtisar layanan dan fitur AWS, dengan asumsi bahwa peserta belum terlalu memahami topik ini.

MENENGAH
Level 200

Sesi difokuskan pada menyediakan praktik terbaik, detail fitur layanan dan demo dengan asumsi bahwa peserta memiliki pengetahuan awal mengenai topik.

LANJUTAN
Level 300

Sesi mempelajari lebih dalam topik yang dipilih. Pembicara mengasumsikan bahwa peserta sudah cukup memahami topik, tetapi mungkin atau mungkin tidak memiliki pengalaman langsung dalam menerapkan solusi serupa.  

PAKAR
Level 400

Sesi ditujukan untuk peserta yang sudah sangat memahami topik, pernah menerapkan solusi sendiri, dan tidak menemui kesulitan dalam cara kerja teknologi di beberapa layanan, arsitektur, dan penerapan.  

Pembicara Utama

Craig Stires

Craig Stires,
Head of AI and Machine Learning, APJ, AWS

Olivier Klein

Olivier Klein,
Lead Technologist, APJ, AWS

.

Dean Samuels

Dean Samuels,
Lead Architect, ASEAN, AWS

.


Pelajari selengkapnya tentang machine learning di AWS

10,000

pelanggan memilih menggunakan AWS untuk machine learning

Terdepan dalam Gartner Magic Quadrant untuk layanan pengembang AI cloud

250+

fitur baru

10x

lebih produktif menggunakan Amazon SageMaker

89%

proyek deep learning di cloud berjalan di AWS


FAQ

1. Berapa biaya untuk menghadiri AWS Innovate?
2. Bagaimana cara mengakses acara online?
3. Siapa yang sebaiknya menghadiri AWS Innovate?
4. Apakah saya bisa mendapatkan konfirmasi untuk pendaftaran AWS Innovate saya?
5. Bagaimana saya dapat menghubungi penyelenggara konferensi online?

T: Berapa biaya untuk menghadiri AWS Innovate?
J: AWS Innovate adalah konferensi online gratis.

T: Bagaimana cara mengakses acara online?
J: Anda akan harus menetapkan nama pengguna dan sandi untuk menyelesaikan pendaftaran dan mengakses acara pada hari pelaksanaannya. Jika Anda memiliki pertanyaan, hubungi kami di aws-asean-marketing@amazon.com.

T: Siapa yang sebaiknya menghadiri AWS Innovate?
J: Baik baru menggunakan AWS maupun pengguna yang berpengalaman, Anda dapat mempelajari hal baru di AWS Innovate. AWS Innovate dirancang untuk mengembangkan keterampilan yang tepat untuk membuat wawasan baru, memungkinkan efisiensi baru, dan membuat prediksi yang lebih akurat.

T: Apakah saya bisa mendapatkan konfirmasi untuk pendaftaran AWS Innovate saya?
J: Setelah penyelesaian proses pendaftaran, Anda akan menerima email konfirmasi.

T: Bagaimana saya dapat menghubungi penyelenggara konferensi online?
T: Jika memiliki pertanyaan yang belum dijawab di FAQ di atas, silakan kirim email kepada kami.

Mulai Menggunakan Amazon SageMaker

Mulai merancang dengan Amazon SageMaker di AWS Management Console.
Lihat Detail AWS Tingkat Gratis »

Craig Stires, Head of AI and Machine Learning Sales Lead, APJ, AWS

Craig Stires adalah Kepala AI dan Kepala Penjualan Machine Learning (Head of AI and Machine Learning Sales Lead) untuk Amazon Web Services, APJ. Beliau telah bekerja dengan beberapa organisasi yang paling inovatif di wilayah ini, saat organisasi tersebut mendesain AI dan machine learning, dan platform analitik dan menjadi didorong data. Ketika pertama kali pindah ke Asia, pada tahun 2001, beliau mendesain dan menerapkan solusi analitik untuk Keterlibatan Pelanggan, Manajemen Risiko, dan Analitik Operasional. Setelah beberapa tahun, beliau mendirikan perusahaan startup di Thailand yang membangun perangkat lunak kecerdasan prediktif. Setelah itu, dia membangun praktik riset Big Data untuk perusahaan analitik industri IDC. Setelah bertahun-tahun menasihati klien untuk membangun platform analitik yang dapat diskalakan, dioptimalkan, dan siap untuk bisnis, tiba saatnya untuk terjun langsung kembali. Pindah ke penyedia layanan cloud terbesar di dunia telah membuka pintu untuk bekerja bersama pelanggan membangun beberapa visi mereka yang paling menantang.

Olivier Klein, Lead Technologist, APJ, AWS

Olivier adalah seorang ahli teknologi yang senang terlibat dengan kustomer, berpengalaman lebih dari 10 tahun di industri dan pernah bekerja untuk AWS di APAC dan Eropa untuk membantu pelanggan membangun aplikasi yang tangguh, dengan skalabilitas yang tinggi, aman, dan hemat biaya, serta membuat model bisnis yang inovatif dan didukung oleh data. Ia berbagi bagaimana teknologi yang sedang berkembang dalam lingkup kecerdasan buatan, machine learning, dan IoT dapat membantu menciptakan produk baru, membuat proses yang sudah ada semakin efisien, menyediakan wawasan bisnis menyeluruh, dan memanfaatkan saluran keterlibatan baru untuk pelanggan. Ia juga secara aktif membantu pelanggan membangun plaftorm yang menyelaraskan infrastruktur IT, secara efektif meningkatkan efisiensi dan mengguncang proses pengembangan produk yang telah dijalankan selama beberapa dekade sebelumnya.

Dean Samuels, Lead Architect, AWS 

Dean datang dari latar belakang infrastruktur IT dan memiliki pengalaman luas dalam virtualisasi dan automasi infrastruktur. Dean telah lima tahun bekerja di AWS dan pernah mendapat kesempatan untuk bekerja dengan bisnis dari segala ukuran dan industri, terutama di Australia dan Selandia Baru, juga di wilayah APAC yang lebih luas. Dean berkomitmen membantu pelanggan mendesain, menerapkan, dan mengoptimalkan lingkungan aplikasinya untuk cloud publik agar dapat menjadi lebih inovatif, tangkas, dan aman. Meski memiliki latar belakang kuat dalam infrastruktur IT yang mencakup komputasi, penyimpanan, jaringan, dan keamanan, fokus utama Dean adalah pada memadukan praktik operasional IT dan pengembangan perangkat lunak dengan cara yang lebih kolaboratif dan terintegrasi.