Несколько недель назад я только что закончил учебу в Bangkit Academy в качестве студента по машинному обучению. Проводится Google x Министерством образования и культуры Индонезии при поддержке Tokopedia, Gojek и Traveloka. Это реализация программы Министерства образования и культуры Merdeka Belajar, направленной на то, чтобы побудить студентов учиться чему-то большему за пределами колледжа.
Что такое программа Merdeka Belajar?
Просто Министерство образования и культуры хочет побудить учащихся максимально раскрыть свой потенциал. Программа помогает студентам использовать любые шансы за пределами колледжа, например, Bootcamp (как это сделал Bangkit), посвящение сообществу, стажировку и т. Д. Каждый шанс, который мы использовали, мы конвертируем с максимум 20 кредитами (SKS). Например, я взял программу Bangkit, которая позволяет конвертировать сценарий Bangkit 2021 в (максимум) 20 кредитов. К сожалению, мой отдел может конвертировать только 11 кредитов (hikss).
Итак, что я делал в Bangkit Academy?
Bangkit Academy проходила около 4 месяцев, с февраля до конца июня. Это удивительный опыт быть здесь, так как машинное обучение было чем-то новым для меня. Я объясню, что я делал в Bangkit, и я разделил это на 2 темы:
- теоретический
- Практичный
Теоретическая
Я изучал машинное обучение с февраля до начала апреля. Это не только сложный навык, у меня есть предметы по мягким навыкам от наставников. Что касается самого студента, изучающего машинное обучение, мы работаем в автономном режиме на Coursera. А для социальных навыков я научился у наставников, и мы использовали Google Meet для занятий. Итак, я объясню более подробно о предметах, которые я изучал в Академии Bangkit.
Хорошие навыки:
- ИТ-сертификация Python
- Математика для машинного обучения
- Постановка проблемы
- Глубокое обучение AI TensorFlow
- Подготовка данных
- Структурирование машинного обучения
- Данные и развертывание TensorFlow
- Studium General (Наставническая сессия)
Мягкие навыки:
- Цифровой брендинг и интервью
- Тайм-менеджмент
- Профессиональное общение
- Адаптивность
- Убедительный лидер
- Критическое мышление
- Генерация идей и планирование MVP
- Деловые финансы
- Оценка стартапа
Для меня это были как американские горки, потому что программирование (особенно машинное обучение) в этом году для меня в новинку. Я действительно новичок в этой области, к счастью, каждый человек вокруг меня поддерживает меня, чтобы пройти через это. Почему я вскочил в эту тему, выходит за рамки этого поста. В этой программе я встретился с «выдающимся» человеком, которому я понятия не имею, как это объяснить, ха-ха. Может, они давно в этой сфере, а может, талант от рождения. Что бы это ни было, я вдохновляюсь ими.
Пока я прогрессирую в Bangkit, я уверен в одном: мои знания английского языка очень отточены, потому что в этой программе используется полный английский язык, что побуждает меня продолжать изучать и практиковать английский язык, пока я не привыкну к нему, хотя я все еще борюсь. Эта программа также предоставила нам возможность изучать английский язык с Cakap English Class.
Практичный
После того, как мы закончили все предметы, нам нужно реализовать свои навыки в этом проекте. Мы назвали его Capstone Project. Итак, в проекте Capstone участвуют 6 человек, по 2 человека на каждый путь обучения (машинное обучение, мобильная разработка и облачные вычисления). Как команда, мы должны решать реальные проблемы. Бангкит анонсировал тему проекта «Капстоун», и нам нужно взять одну из них. Здесь темы:
- Конкурентоспособные человеческие ресурсы
- Экономическая устойчивость
- Здравоохранение
- Развитие инфраструктуры
- Мобильность и умный город
- Национальная идентичность и формирование характера
- Политическая стабильность, верховенство права, национальная безопасность и трансформация государственных услуг
- Расширение прав и возможностей женщин и защита детей
- Охрана окружающей среды, устойчивость к стихийным бедствиям и изменение климата
- Региональное развитие
- Образование и исследования
- Продовольственная безопасность
Около 400 команд участвовали в этом проекте и проходили около 2-х месяцев. У каждой команды есть 1 наставник, и у каждого наставника иногда разный бэкграунд, это соответствует потребностям вашей команды. Я объясню более подробно об этом проекте в ближайшее время! Я объясню, как #JagawanaTeam(моя команда) может быть одной из лучших команд в этом проекте! Все, что вам нужно знать о том, что я делал в этом проекте и что построила моя команда, обо всем, я скоро объясню! Просто подожди!
