0Pricing
AI Engineering Academy icon
PythonLevel A1 → B215 bahasa

AI Engineering Academy

Bangun sistem AI produksi dengan LLM. Kuasai OpenAI API, vector databases, RAG pipelines, function calling, MCP, dan multi-agent orchestration. Jalur belajar CoddyKit yang terdiri dari 30 kursus singkat dan 120 pelajaran interaktif, dengan AI Tutor 24/7 di sisi kamu.

Kursus
30
Pelajaran
120
Langkah interaktif
1,560
Gratis untuk memulai
Kursus 1
Kurikulum

30 kursus di jalur ini

Setiap kursus dalam jalur AI Engineering Academy, sesuai urutan belajar. Kursus pertama gratis.

1

A14 pelajaranGratis

Pahami arsitektur dan kemampuan model bahasa besar pada tingkat konseptual. Pelajari bagaimana transformer, mekanisme perhatian, dan data pelatihan membentuk kecerdasan buatan modern. Temukan hal-hal…

  1. 1Dari Pelengkapan Otomatis hingga ChatGPT
  2. 2Transformer dan Attention dalam Bahasa Sederhana
  3. 3Cara LLM Dilatih
  4. +1 lagi
Mulai belajar gratis
2

A14 pelajaranPRO

Siapkan lingkungan Python Anda dan lakukan panggilan API nyata pertama ke OpenAI. Pelajari titik akhir penyelesaian percakapan, pahami struktur permintaan dan respons, serta tangani kesalahan dengan…

  1. 1Menyiapkan Lingkungan Python Anda
  2. 2Titik Akhir Penyelesaian Obrolan
  3. 3Mengendalikan Perilaku Model dengan Parameter
  4. +1 lagi
Mulai belajar gratisBuka dengan PRO
3

A14 pelajaranPRO

Pelajari prinsip-prinsip utama untuk menulis prompt efektif yang secara konsisten menghasilkan keluaran yang Anda perlukan. Kuasai teknik zero-shot, few-shot, dan chain-of-thought. Kurangi halusinasi…

  1. 1Perintah Zero-Shot dan Few-Shot
  2. 2Rantai Pemikiran dan Penalaran Langkah demi Langkah
  3. 3Perintah Sistem dan Pendefinisian Persona
  4. +1 lagi
Mulai belajar gratisBuka dengan PRO
4

A14 pelajaranPRO

Pahami cara LLM memproses teks melalui token dan bagaimana jendela konteks membatasi hal-hal yang dapat dipertimbangkan model sekaligus. Pelajari cara memperkirakan dan mengendalikan biaya API sebelu…

  1. 1Apa Itu Token?
  2. 2Jendela Konteks: Ukuran dan Implikasinya
  3. 3Menghitung dan Memprediksi Biaya API
  4. +1 lagi
Mulai belajar gratisBuka dengan PRO
5

A14 pelajaranPRO

Paksa LLM untuk mengembalikan JSON yang dapat dibaca mesin dan dapat diurai aplikasi Anda secara andal. Pelajari mode JSON OpenAI, keluaran terstruktur dengan skema Pydantic, serta pola validasi. Ber…

  1. 1Mode JSON dan response_format
  2. 2Keluaran Terstruktur dengan Pydantic
  3. 3Mengekstrak Data dari Teks Tidak Terstruktur
  4. +1 lagi
Mulai belajar gratisBuka dengan PRO
6

A24 pelajaranPRO

Temukan bagaimana embeddings teks mengubah kata dan kalimat menjadi vektor numerik yang menangkap makna semantik. Pelajari cara membuat embeddings dengan API OpenAI dan menggunakannya untuk pencarian…

  1. 1Apa Itu Penyematan Vektor?
  2. 2Membuat Penyematan dengan OpenAI
  3. 3Pencarian Semantik dengan NumPy
  4. +1 lagi
Mulai belajar gratisBuka dengan PRO
7

A24 pelajaranPRO

Tinggalkan pencarian kemiripan di memori dan simpan jutaan vektor dalam basis data yang siap digunakan di produksi. Pelajari cara menyiapkan Pinecone dan pgvector, mengindeks dokumen, serta melakukan…

  1. 1Mengapa Anda Membutuhkan Basis Data Vektor
  2. 2Memulai dengan Pinecone
  3. 3pgvector: Penyematan dalam PostgreSQL
  4. +1 lagi
Mulai belajar gratisBuka dengan PRO
8

A24 pelajaranPRO

Pahami alasan RAG dibuat dan cara pendekatan ini mengatasi masalah batas pengetahuan serta halusinasi pada LLM murni. Pelajari pola inti ambil-lalu-generate dan lihat bagaimana setiap komponennya sal…

  1. 1Masalah yang Diselesaikan RAG
  2. 2Arsitektur RAG: Pengindeksan dan Pengambilan
  3. 3Menyusun Perintah yang Diperkaya
  4. +1 lagi
Mulai belajar gratisBuka dengan PRO
9

A24 pelajaranPRO

Bangun sistem RAG menyeluruh yang berfungsi dari awal menggunakan Python. Masukkan dokumen PDF, pecah dan buat embeddings, simpan vektor dalam basis data, ambil bagian yang relevan untuk kueri penggu…

  1. 1Memuat Dokumen dan Mengekstrak Teks
  2. 2Strategi Pembagian: Tetap vs Kalimat vs Rekursif
  3. 3Pengindeksan: Menyematkan dan Menyimpan Bagian
  4. +1 lagi
Mulai belajar gratisBuka dengan PRO
10

A24 pelajaranPRO

Pelajari cara mengukur apakah alur kerja RAG Anda benar-benar berfungsi. Terapkan metrik pengambilan seperti precision dan recall, metrik generasi seperti faithfulness dan relevance, lalu bangun pera…

  1. 1Mengapa Evaluasi Penting dalam RAG
  2. 2Metrik Pengambilan: Hit Rate, MRR, dan NDCG
  3. 3Metrik Pembuatan: Kesetiaan dan Relevansi Jawaban
  4. +1 lagi
Mulai belajar gratisBuka dengan PRO
11

B14 pelajaranPRO

Kuasai LCEL (Bahasa Ekspresi LangChain) milik LangChain untuk menyusun alur kerja LLM dari komponen yang dapat digunakan kembali. Pelajari antarmuka Runnable, bangun rantai berurutan dan bercabang, s…

  1. 1Arsitektur LangChain dan Abstraksi Inti
  2. 2Membangun Rantai dengan LCEL
  3. 3Rantai Bercabang dan Paralel
  4. +1 lagi
Mulai belajar gratisBuka dengan PRO
12

B14 pelajaranPRO

Tambahkan memori persisten ke aplikasi LangChain agar percakapan terasa koheren di berbagai giliran. Pelajari berbagai strategi memori, simpan riwayat percakapan dalam basis data, dan kelola kompromi…

  1. 1Mengapa LLM Tanpa Status Membutuhkan Memori Eksternal
  2. 2Memori Penyangga dan Jendela
  3. 3Memori Ringkasan dan Pemotongan yang Sadar Token
  4. +1 lagi
Mulai belajar gratisBuka dengan PRO
13

B14 pelajaranPRO

Bangun agen yang menalar alat mana yang harus dipanggil berikutnya, menjalankan tindakan, mengamati hasil, lalu mengulangi proses hingga tugas selesai. Pahami kerangka ReAct (Penalaran + Tindakan) da…

  1. 1Kerangka ReAct: Berpikir, Bertindak, Mengamati
  2. 2Mendefinisikan Alat untuk Agent Anda
  3. 3Membangun Agent ReAct dengan LangChain
  4. +1 lagi
Mulai belajar gratisBuka dengan PRO
14

B14 pelajaranPRO

Gunakan fitur pemanggilan fungsi bawaan OpenAI untuk mengekstrak data terstruktur dan memicu logika aplikasi dari bahasa alami secara andal. Pelajari cara mendefinisikan skema fungsi, menangani peman…

  1. 1Mendefinisikan Skema Fungsi untuk API
  2. 2Memproses Pemanggilan Alat di Aplikasi Anda
  3. 3Pemanggilan Fungsi secara Paralel
  4. +1 lagi
Mulai belajar gratisBuka dengan PRO
15

B14 pelajaranPRO

Pelajari Model Context Protocol, standar terbuka yang memungkinkan LLM terhubung secara aman ke alat, basis data, dan layanan eksternal. Bangun server MCP dengan Python, sediakan sumber daya dan alat…

  1. 1Apa Itu MCP dan Mengapa Penting
  2. 2Membangun Server MCP Pertama Anda
  3. 3Menyediakan Sumber Daya Basis Data melalui MCP
  4. +1 lagi
Mulai belajar gratisBuka dengan PRO
16

B14 pelajaranPRO

Melampaui pemecahan berukuran tetap yang naif dan implementasikan strategi canggih yang mempertahankan koherensi semantik serta meningkatkan akurasi pengambilan. Pelajari pemecahan induk-anak, pemeca…

  1. 1Mengapa Pemotongan Naif Menghambat Pengambilan
  2. 2Pemotongan Semantik dengan Kemiripan Embedding
  3. 3Pengambilan Induk-Anak dan Kecil-ke-Besar
  4. +1 lagi
Mulai belajar gratisBuka dengan PRO
17

B14 pelajaranPRO

Gabungkan pencarian vektor padat dengan pencarian kata kunci jarang untuk menangkap makna semantik sekaligus kecocokan istilah yang persis. Pelajari BM25, fusi peringkat timbal balik, serta cara mene…

  1. 1Pengambilan Padat vs Jarang: Keseimbangan
  2. 2Menerapkan Pencarian Kata Kunci BM25
  3. 3Penggabungan Peringkat Timbal Balik untuk Menggabungkan Skor
  4. +1 lagi
Mulai belajar gratisBuka dengan PRO
18

B14 pelajaranPRO

Tingkatkan akurasi RAG dengan menambahkan tahap pemeringkatan ulang yang mengurutkan kembali hasil pengambilan awal menggunakan model cross-encoder. Pelajari alur kerja pengambilan multitahap, kompre…

  1. 1Mengapa Pengambilan Dua Tahap Berhasil
  2. 2Pemeringkatan Ulang Cross-Encoder dengan Cohere dan BGE
  3. 3Kompresi Kontekstual dan Penyaringan Relevansi
  4. +1 lagi
Mulai belajar gratisBuka dengan PRO
19

B14 pelajaranPRO

Bangun aplikasi kecerdasan buatan responsif yang menampilkan token saat dialirkan dari API, tanpa menunggu respons lengkap. Pelajari API streaming, peristiwa yang dikirim server, pola Python asinkron…

  1. 1Memahami Pengaliran Token
  2. 2Mengonsumsi Aliran dengan Python SDK
  3. 3Pengaliran di FastAPI dengan Peristiwa yang Dikirim Server
  4. +1 lagi
Mulai belajar gratisBuka dengan PRO
20

B14 pelajaranPRO

Kurangi biaya dan latensi API secara drastis dengan menerapkan caching pada beberapa tingkat pipeline LLM Anda. Pelajari caching eksak dan semantik, caching awalan prompt, serta strategi batching yan…

  1. 1Penyimpanan Singgahan Persis dengan Redis
  2. 2Penyimpanan Singgahan Semantik dengan Embedding
  3. 3Penyimpanan Singgahan Awalan Perintah OpenAI
  4. +1 lagi
Mulai belajar gratisBuka dengan PRO
21

B24 pelajaranPRO

Rancang sistem tempat beberapa agen kecerdasan buatan khusus bekerja sama untuk menyelesaikan tugas kompleks yang tidak dapat ditangani oleh satu agen saja. Pelajari pola orkestrasi, protokol komunik…

  1. 1Mengapa Agen Tunggal Menemui Jalan Buntu
  2. 2Pola Orkestrator-Subagen
  3. 3Membangun Alur Pemrosesan Multi-Agen dengan LangGraph
  4. +1 lagi
Mulai belajar gratisBuka dengan PRO
22

B24 pelajaranPRO

Bangun agen yang menulis kode Python, menjalankannya di lingkungan terisolasi, membaca keluarannya, memperbaiki kesalahan, dan mengulangi proses hingga tugas selesai. Pelajari eksekusi kode yang aman…

  1. 1Perulangan Eksekusi Kode
  2. 2Pengotakan Pasir dengan Docker dan RestrictedPython
  3. 3Mengelola Status di Berbagai Langkah Eksekusi
  4. +1 lagi
Mulai belajar gratisBuka dengan PRO
23

B24 pelajaranPRO

Dapatkan visibilitas mendalam ke setiap langkah aplikasi LLM Anda melalui pelacakan terstruktur, pencatatan, dan pemantauan. Pelajari LangSmith, Langfuse, dan OpenTelemetry untuk LLM, lacak latensi s…

  1. 1Mengapa Aplikasi LLM Sulit Di-debug
  2. 2Pelacakan dengan LangSmith
  3. 3Langfuse untuk Observabilitas yang Tidak Bergantung pada Model
  4. +1 lagi
Mulai belajar gratisBuka dengan PRO
24

B24 pelajaranPRO

Pahami dan lindungi aplikasi bertenaga LLM dari ancaman keamanan unik yang memengaruhinya. Pelajari serangan injeksi prompt, jailbreak, pengambilan data melalui agen, serta terapkan strategi pertahan…

  1. 1Taksonomi Serangan Injeksi Perintah
  2. 2Melindungi Sistem RAG dari Injeksi
  3. 3Mengamankan Akses Alat Agen
  4. +1 lagi
Mulai belajar gratisBuka dengan PRO
25

B24 pelajaranPRO

Sesuaikan model bahasa yang telah dilatih sebelumnya dengan domain khusus Anda menggunakan LoRA (Adaptasi Peringkat Rendah) tanpa memerlukan ratusan GPU. Pelajari kapan penyetelan mengungguli prompti…

  1. 1Kapan Penyetelan Halus Mengungguli Pemberian Perintah
  2. 2Menyiapkan Kumpulan Data Pelatihan Berkualitas Tinggi
  3. 3Penyetelan Halus LoRA dengan Hugging Face PEFT
  4. +1 lagi
Mulai belajar gratisBuka dengan PRO
26

B24 pelajaranPRO

Bangun alur kerja produksi yang mengekstrak informasi terstruktur dari ribuan dokumen, email, kontrak, dan halaman web secara andal. Pelajari instructor, Outlines, serta pola ekstraksi secara berkelo…

  1. 1Instructor: Ekstraksi Bertipe dengan Pydantic
  2. 2Menangani Data Parsial dan Hilang
  3. 3Pemrosesan Kelompok dengan Asinkron dan Antrean
  4. +1 lagi
Mulai belajar gratisBuka dengan PRO
27

B24 pelajaranPRO

Terapkan aplikasi LLM yang tetap cepat dan andal di bawah beban produksi nyata. Pelajari penyeimbangan beban di antara beberapa kunci API, penyedia fallback, pemutus sirkuit, anggaran timeout, dan st…

  1. 1Mengukur Latensi LLM: TTFT dan TPOT
  2. 2Penyeimbangan Beban dan Strategi Banyak Kunci
  3. 3Penyedia Cadangan dan Pemutus Sirkuit
  4. +1 lagi
Mulai belajar gratisBuka dengan PRO
28

B24 pelajaranPRO

Gunakan LLM yang andal sebagai juri otomatis untuk mengevaluasi kualitas keluaran LLM lain dalam skala besar. Pelajari pola LLM sebagai juri, terapkan evaluasi berpasangan dan berbasis skor, kalibras…

  1. 1Pola LLM sebagai Penilai
  2. 2Evaluasi Per Respons dan Berpasangan
  3. 3Mengalibrasi Model Penilai terhadap Manusia
  4. +1 lagi
Mulai belajar gratisBuka dengan PRO
29

B24 pelajaranPRO

Rancang agen yang mendeteksi kegagalannya sendiri, mendiagnosis akar masalah, dan mencoba memulihkan diri tanpa campur tangan manusia. Pelajari klasifikasi kesalahan, strategi percobaan ulang, prompt…

  1. 1Mengklasifikasikan Mode Kegagalan Agen
  2. 2Koreksi Mandiri dan Pemberian Prompt Reflektif
  3. 3Pembuatan Titik Pemeriksaan dan Melanjutkan Tugas
  4. +1 lagi
Mulai belajar gratisBuka dengan PRO
30

B24 pelajaranPRO

Terapkan semua hal yang dipelajari dalam jalur ini untuk membangun dan merilis proyek rekayasa kecerdasan buatan berkualitas produksi. Rancang sistem yang menggabungkan RAG, pemanggilan fungsi, strea…

  1. 1Merancang Arsitektur Produksi
  2. 2Menerapkan Fitur Inti RAG dan Agen
  3. 3Memperkuat Sistem: Keamanan, Penyimpanan Tembolok, dan Keandalan
  4. +1 lagi
Mulai belajar gratisBuka dengan PRO
CoddyKit PRO

Buka akses ke semua 30 kursus di jalur ini dan semua jalur lainnya

AI Tutor, ujian sertifikasi, dan sertifikat. Bisa digunakan di web, iOS, dan Android.

Lihat semua paket
Tahunan$29.90 / tahunSekitar $2.49 per bulanBayar sekaliSeumur hidup$69.99 sekaliTanpa perpanjangan. PRO selamanya.
Ringkasan Kursus

AI Engineering: LLM, RAG & Agents

Bangun sistem AI produksi dengan LLM. Kuasai OpenAI API, vector databases, RAG pipelines, function calling, MCP, dan multi-agent orchestration. Track ini mencakup 30 mini-courses progresif dari pemula absolut (A1) hingga tingkat lanjut (B2), dengan pelajaran fokus singkat dan kuis cepat untuk mengunci setiap konsep.

What You Will Learn

Anda akan memulai dengan dasar-dasar dan berkembang melalui topik menengah dan tingkat lanjut, setiap kursus membangun di atas yang sebelumnya. Setiap pelajaran bersifat praktis, dengan contoh nyata dan tutor AI tersedia saat Anda membutuhkan bantuan.

How It Works

Setiap kursus dibagi menjadi empat pelajaran fokus. Selesaikan beberapa pelajaran setiap hari dan Anda akan menguasai track lengkap dalam hitungan minggu, bukan bulan.

Alat

Berlatih dengan AI, bukan hanya membaca

Tingkatkan pembelajaran kamu dengan alat dan fitur bertenaga AI

Chat AIChat dengan tutor AIAjukan Pertanyaan SuperDapatkan jawaban level expertPROBuat PelajaranPembangun pelajaran bertenaga AIPROMulai Ujian SertifikasiRaih sertifikat kamuPROMulai TantanganUji kemampuanmu

Cara Kamu Belajar

  1. 01

    Pelajaran Interaktif

    Latihan koding langsung dengan umpan balik real-time

  2. 02

    AI Tutor

    Dapatkan bantuan instan dari AI kami saat kamu stuck

  3. 03

    Editor Bawaan

    Tulis dan jalankan kode langsung di browser kamu

  4. 04

    Sertifikat

    Raih sertifikat saat kamu menyelesaikan kursus

Lanjutkan eksplorasi

Jalur belajar terkait

Claude ArchitectMaster the architecture of production Claude applications — agentic systems, tool & MCP d…MCP AcademyBuild AI tools and integrations with the Model Context Protocol, the open standard that c…LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching)Master the art of building and deploying robust LLM applications in production, leveragin…Django AcademyBuild production web apps with Django, Python's batteries-included framework. From models…Deep Learning AcademyMaster deep learning with PyTorch, from neurons and backpropagation to CNNs, Transformers…Pandas & NumPy AcademyGo from spreadsheets to production-grade data analysis. Master NumPy arrays, Pandas DataF…
FAQ

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Apakah kursus AI Engineering Academy gratis?

Ya. Kamu bisa memulai kursus AI Engineering Academy secara gratis dan menyelesaikan pelajaran interaktifnya tanpa biaya. Langganan PRO opsional membuka akses ke alat AI tingkat lanjut dan sertifikat yang bisa dibagikan.

Apakah aku perlu pengalaman sebelumnya untuk belajar Python?

Tidak. Kursus dimulai dari dasar dan secara bertahap bergerak ke topik yang lebih canggih, jadi kamu bisa memulai meski tanpa pengalaman Python sebelumnya.

Bagaimana cara aku belajar Python di CoddyKit?

Kamu belajar dengan praktik. Pelajaran interaktif pendek memadukan penjelasan yang jelas dengan latihan koding langsung yang berjalan real-time, dan tutor AI 24/7 memberikan bantuan personal kapan pun kamu stuck.

Apakah aku dapat sertifikat saat menyelesaikan AI Engineering Academy?

Ya. Pelajar PRO bisa mengikuti ujian dan meraih sertifikat penyelesaian yang bisa dibagikan dengan kode verifikasi untuk kursus AI Engineering Academy.

Bisakah aku belajar Python di ponselku?

Ya. CoddyKit tersedia di web dan sebagai aplikasi native iOS dan Android, jadi kamu bisa belajar Python di perangkat apa pun dan progresmu tersinkronisasi di semuanya.

Berapa biaya CoddyKit PRO?

Kursus pertama dari AI Engineering Academy gratis. CoddyKit PRO membuka akses ke semua kursus: $5.90 per minggu, $7.90 per bulan, $29.90 per tahun, atau $69.99 sekali untuk akses seumur hidup tanpa perpanjangan.

Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan AI Engineering Academy?

AI Engineering Academy memiliki 30 kursus dan 120 pelajaran. Sebagian besar pelajaran membutuhkan sekitar 5–10 menit, jadi seluruh jalur ini memerlukan sekitar 14 jam latihan langsung, sesuai kecepatan kamu.

Mulai AI Engineering Academy Sekarang

Bergabunglah dengan ribuan pelajar yang menguasai pemrograman dengan pelajaran bertenaga AI.

Mulai belajar gratisJelajahi Semua Kursus