Apakah Pemula Tanpa Basic Coding Bisa Belajar AI Engineering? Ini Jawabannya

Rangkuman

• Pemula tanpa basic coding tetap bisa mulai belajar AI Engineering selama mau membangun fondasi programming secara bertahap.
• Python, logika pemrograman, dasar data, machine learning, LLM, API, dan deployment merupakan beberapa kemampuan yang dapat dipelajari secara berurutan.
• Kamu tidak harus langsung menguasai coding, matematika tingkat lanjut, atau semua teknologi AI untuk mulai belajar. Yang penting adalah konsisten belajar dan membangun project secara bertahap.
• Kamu bisa mulai membangun fondasi skill data melalui Fast Track Data Engineer Scholarship GRATIS 100% dari Digital Skola sebagai langkah untuk mempersiapkan diri di dunia teknologi dan AI.

Apakah pemula tanpa basic coding bisa langsung belajar AI Engineering? Jawabannya, bisa, tetapi kamu tetap perlu memahami dasar-dasar pemrograman sebagai fondasi sebelum mempelajari materi yang lebih kompleks. 

AI Engineering memang berkaitan erat dengan teknologi kecerdasan buatan, tetapi bidang ini juga membutuhkan kemampuan coding, pemahaman data, hingga kemampuan membangun dan mengintegrasikan aplikasi berbasis AI. 

Lantas, apakah kamu harus sudah mahir coding untuk mulai belajar AI Engineering? Apa saja yang perlu dipelajari dari nol? Yuk, simak pembahasannya di sini!

Apa Itu AI Engineering?

AI Engineering adalah bidang yang berfokus pada proses merancang, membangun, mengintegrasikan, dan mengembangkan sistem atau aplikasi yang memanfaatkan teknologi kecerdasan buatan. 

Jadi, AI Engineering tidak hanya berkaitan dengan cara menggunakan AI, tetapi juga bagaimana teknologi tersebut dapat diterapkan menjadi solusi yang dapat digunakan dalam sebuah aplikasi.

Dalam praktiknya, seorang AI Engineer dapat mengerjakan berbagai hal yang berkaitan dengan pengembangan dan penerapan teknologi AI, seperti:

• Membangun aplikasi berbasis AI.
• Mengintegrasikan model AI ke dalam aplikasi.
• Mengolah dan mempersiapkan data.
• Menggunakan API dari model AI.
• Membuat sistem retrieval untuk mengambil informasi yang relevan dari sumber data.
• Melakukan pengujian dan evaluasi terhadap sistem AI.
• Melakukan deployment agar aplikasi AI dapat digunakan oleh pengguna.

Jadi, Apakah Pemula Tanpa Basic Coding Bisa Belajar AI Engineering?

Bisa, tetapi sebaiknya tidak langsung melompat ke materi AI Engineering yang kompleks. Pemula tanpa latar belakang coding tetap dapat mempelajari AI Engineering selama mau membangun fondasi pemrograman terlebih dahulu. 

Dengan memahami dasar coding secara bertahap, kamu akan lebih mudah memahami bagaimana aplikasi AI bekerja dan mengembangkan project sendiri.

Beberapa dasar coding yang sebaiknya kamu pahami sebelum masuk lebih jauh ke AI Engineering meliputi:

• Variable untuk menyimpan nilai atau informasi dalam program.
• Data type untuk memahami jenis data yang digunakan, seperti string, integer, dan boolean.
• Conditional statement untuk membuat program menjalankan tindakan berdasarkan kondisi tertentu.
• Loop untuk menjalankan suatu proses secara berulang.
• Function untuk membuat blok kode yang dapat digunakan kembali.
• List dan dictionary untuk menyimpan dan mengelola kumpulan data.
• Dasar error handling untuk menangani kesalahan yang muncul saat program dijalankan.
• Cara membaca kode agar kamu dapat memahami fungsi dan alur sebuah program.

Kenapa Python Banyak Digunakan dalam AI?

Salah satu bahasa pemrograman yang banyak digunakan dalam ekosistem AI adalah Python. 

Bahasa ini populer karena relatif mudah dipelajari oleh pemula dan memiliki ekosistem yang mendukung berbagai kebutuhan pengembangan AI, mulai dari pengolahan data hingga pengembangan model.

Beberapa alasan Python banyak digunakan dalam bidang AI antara lain:

• Sintaks relatif mudah dipelajari, sehingga cocok untuk pemula yang baru mulai belajar coding.
• Memiliki banyak library AI dan machine learning yang dapat membantu proses pengembangan.
• Mendukung data processing sehingga dapat digunakan untuk mengolah dan menganalisis data.
• Memiliki ekosistem yang luas, termasuk komunitas, dokumentasi, dan berbagai tools yang mendukung pengembangan aplikasi AI.

Apa yang Harus Dipelajari Pemula Sebelum Masuk AI Engineering?

Sebelum masuk ke materi AI Engineering yang lebih kompleks, kamu perlu membangun beberapa fondasi agar proses belajar tidak terasa terlalu berat. 

Berikut beberapa fondasi yang bisa kamu pelajari.

1. Dasar-Dasar Programming

Programming menjadi salah satu fondasi utama dalam AI Engineering karena nantinya kamu akan banyak berinteraksi dengan kode untuk membangun aplikasi, mengolah data, maupun mengintegrasikan model AI. 

Jika belum memiliki pengalaman coding, kamu tidak perlu langsung mempelajari materi yang kompleks. Mulailah dengan memahami cara berpikir secara logical dan bagaimana sebuah program menjalankan instruksi.

Beberapa materi dasar programming yang bisa kamu pelajari meliputi:

• Logika pemrograman untuk memahami cara menyelesaikan masalah melalui kode.
• Python dasar sebagai bahasa pemrograman yang banyak digunakan dalam pengembangan AI.
• Function untuk membuat kode yang dapat digunakan kembali.
• Loop untuk menjalankan instruksi secara berulang.
• Struktur data seperti list, tuple, dan dictionary.
• Object dan class dasar untuk mulai memahami konsep object-oriented programming.

2. Dasar-Dasar Data

AI sangat bergantung pada data. Karena itu, memahami cara data disimpan, dibaca, diolah, dan digunakan akan membantu kamu memahami proses kerja sistem AI. 

Kamu tidak harus langsung mempelajari analisis data yang kompleks. Sebagai pemula, cukup mulai dari cara mengenali dan mengelola data yang umum digunakan dalam sebuah aplikasi.

Beberapa materi yang dapat kamu pelajari antara lain:

• Tipe data untuk memahami berbagai jenis informasi yang digunakan dalam program.
• CSV dan JSON sebagai format data yang sering digunakan dalam aplikasi.
• Data cleaning sederhana untuk menangani data yang tidak lengkap atau tidak sesuai.
• Manipulasi data untuk mengubah, menggabungkan, atau mengambil data sesuai kebutuhan.
• Konsep database dasar untuk memahami bagaimana data disimpan dan dikelola.

3. Dasar Machine Learning

Setelah memahami programming dan dasar data, kamu dapat mulai mengenal machine learning. 

Pada tahap ini, kamu tidak harus langsung mempelajari matematika atau algoritma yang sangat kompleks. 

Fokus terlebih dahulu pada konsep dasar agar kamu memahami bagaimana sebuah model belajar dari data dan menghasilkan prediksi.

Beberapa istilah yang perlu kamu kenali meliputi:

• Dataset, yaitu kumpulan data yang digunakan dalam proses machine learning.
• Feature, yaitu karakteristik atau informasi yang digunakan model untuk mengenali pola.
• Label, yaitu target atau hasil yang ingin diprediksi oleh model.
• Training, yaitu proses ketika model mempelajari pola dari data.
• Validation, yaitu proses untuk mengevaluasi dan menyesuaikan model selama pengembangan.
• Testing, yaitu proses untuk menguji performa model menggunakan data yang belum digunakan dalam proses training.
• Model, yaitu sistem yang telah dilatih untuk mengenali pola dan menghasilkan output berdasarkan data.
• Prediction, yaitu hasil yang diberikan model berdasarkan data yang diterimanya.

4. Konsep AI dan LLM

Setelah memiliki pemahaman dasar tentang programming, data, dan machine learning, kamu bisa mulai mengenal konsep AI secara lebih luas. 

Tahap ini penting agar kamu tidak hanya bisa menggunakan tools AI, tetapi juga memahami teknologi yang berada di balik aplikasi tersebut.

Beberapa konsep yang dapat kamu pelajari meliputi:

• AI (Artificial Intelligence) sebagai konsep besar tentang sistem yang dapat melakukan tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia.
• Machine learning sebagai salah satu pendekatan dalam membangun sistem AI yang dapat belajar dari data.
• Deep learning yang menggunakan jaringan saraf dengan struktur yang lebih kompleks.
• NLP (Natural Language Processing) untuk memahami bagaimana komputer memproses dan memahami bahasa manusia.
• LLM (Large Language Model) yang menjadi dasar berbagai aplikasi AI generatif berbasis bahasa.
• Generative AI yang dapat menghasilkan berbagai jenis konten, seperti teks, gambar, audio, maupun kode.

5. API dan Integrasi AI

Memahami AI Engineering tidak hanya tentang mengetahui cara kerja model AI, tetapi juga bagaimana model tersebut digunakan dalam sebuah aplikasi. 

Salah satu konsep penting yang perlu kamu pelajari adalah API (Application Programming Interface). 

Dengan API, sebuah aplikasi dapat berkomunikasi dengan layanan atau model AI untuk mengirimkan data dan menerima hasil dari model tersebut.

Secara sederhana, alurnya dapat digambarkan seperti berikut:

Aplikasi → API → AI Model → Response → Aplikasi

Misalnya, ketika pengguna memberikan pertanyaan pada sebuah chatbot, aplikasi dapat mengirimkan pertanyaan tersebut melalui API ke model AI. 

Model kemudian memprosesnya dan mengembalikan response yang ditampilkan kembali kepada pengguna.

6. Git dan GitHub

Selain kemampuan teknis yang berkaitan langsung dengan AI, kamu juga perlu mengenal development workflow yang umum digunakan dalam pengembangan software. Salah satunya adalah Git dan GitHub. 

Keduanya dapat membantu kamu mengelola kode dan project secara lebih terstruktur, terutama ketika mulai mengerjakan project sendiri atau berkolaborasi dengan orang lain.

Beberapa fungsi yang penting untuk dipahami antara lain:

• Menyimpan kode dan mengelola berbagai versi project.
• Melacak perubahan pada kode sehingga perubahan dapat diketahui dan dikembalikan jika diperlukan.
• Berkolaborasi dengan developer lain dalam satu project.
• Membangun portfolio dengan mendokumentasikan project yang pernah kamu kerjakan di GitHub.

Baca Juga: AI Engineer vs Software Engineer: Perbedaan Peran, Skill, dan Jenjang Karier

Bagaimana Roadmap Belajar AI Engineering dari Nol untuk Pemula?

Belajar AI Engineering dari nol akan terasa lebih mudah jika dilakukan secara bertahap dan mengikuti urutan yang jelas. 

Kamu tidak perlu menguasai seluruh teknologi AI sekaligus, tetapi bisa mulai dari kemampuan dasar hingga mampu membangun dan menjalankan aplikasi AI.

Berikut roadmap yang bisa kamu jadikan panduan untuk memulai belajar AI Engineering dari nol.

Tahap 1 — Pelajari Basic Programming

Langkah pertama adalah membangun kemampuan programming, terutama menggunakan Python. 

Di tahap ini, fokus bukan pada membuat aplikasi AI yang kompleks, tetapi memahami logika pemrograman dan cara kerja kode. 

Fondasi ini akan membantu kamu ketika mulai berhadapan dengan data, model AI, maupun API.

Beberapa materi yang bisa dipelajari meliputi:

• Logika pemrograman.
• Python dasar.
• Variable dan data type.
• Conditional statement.
• Loop.
• Function.
• Struktur data.
• Dasar object dan class.

Tahap 2 — Bangun Mini Project

Setelah memahami dasar programming, jangan hanya berhenti pada teori. Mulailah membuat mini project sederhana agar kamu terbiasa menerapkan konsep yang sudah dipelajari. 

Project tidak harus langsung berhubungan dengan AI karena tujuan utamanya adalah melatih kemampuan berpikir dan menyelesaikan masalah menggunakan kode.

Kamu bisa mulai dengan project seperti:

• Kalkulator sederhana.
• Aplikasi to-do list.
• Aplikasi pencatat data.
• Program sederhana yang menggunakan API.

Dari project tersebut, kamu akan mulai terbiasa membaca kode, menemukan error, melakukan debugging, dan memahami bagaimana sebuah program bekerja dari awal hingga menghasilkan output.

Tahap 3 — Pelajari Dasar Data dan Machine Learning

Setelah memiliki fondasi programming, lanjutkan dengan mempelajari bagaimana data digunakan dalam machine learning. 

Di tahap ini, kamu mulai memahami hubungan antara data, proses training, model, hingga hasil prediksi.

Fokus terlebih dahulu pada konsep-konsep dasarnya, seperti:

• Dataset.
• Feature dan label.
• Data preprocessing.
• Training dan validation.
• Testing.
• Model machine learning.
• Prediction.
• Evaluasi performa model.

Tidak perlu terburu-buru mempelajari algoritma atau matematika yang kompleks. Yang terpenting adalah memahami alur bagaimana data dapat digunakan untuk menghasilkan sebuah model.

Tahap 4 — Kenali LLM dan Generative AI

Setelah memahami dasar machine learning, kamu bisa mulai masuk ke teknologi AI yang saat ini banyak digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti LLM dan generative AI. 

Pada tahap ini, kamu akan belajar bagaimana model bahasa dapat memahami input dan menghasilkan output berdasarkan konteks yang diberikan.

Beberapa konsep yang perlu dipahami antara lain:

• Cara kerja dasar LLM.
• Prompting untuk memberikan instruksi kepada model.
• Tokens sebagai unit yang digunakan model untuk memproses teks.
• Context window untuk memahami batas konteks yang dapat diproses model.
• Embeddings untuk merepresentasikan informasi dalam bentuk yang dapat digunakan sistem AI.

Pemahaman ini akan menjadi bekal ketika kamu mulai membangun aplikasi yang memanfaatkan LLM.

Tahap 5 — Mulai Membangun Aplikasi AI

Setelah mengenal LLM dan generative AI, saatnya menggabungkan kemampuan programming dengan teknologi AI melalui project yang lebih relevan. 

Di tahap ini, kamu mulai belajar bagaimana sebuah model AI diintegrasikan ke dalam aplikasi untuk menyelesaikan kebutuhan tertentu.

Beberapa contoh project yang bisa kamu coba:

• Membuat chatbot sederhana.
• Membuat sistem Q&A berbasis dokumen.
• Membuat AI recommendation sederhana.
• Membuat aplikasi dengan integrasi LLM API.
• Membuat aplikasi yang dapat memproses dan menghasilkan teks menggunakan AI.

Melalui project tersebut, kamu tidak hanya belajar menggunakan model AI, tetapi juga memahami bagaimana sebuah aplikasi AI dirancang dan dikembangkan.

Tahap 6 — Pelajari Deployment dan Monitoring

Tahap berikutnya adalah mempelajari bagaimana aplikasi AI yang sudah dibuat dapat dijalankan dan digunakan oleh pengguna. 

Sebuah project belum benar-benar selesai hanya karena sudah berjalan di komputer sendiri. Kamu juga perlu memahami proses deployment, pengelolaan aplikasi, hingga pemantauan performanya.

Beberapa materi yang bisa mulai dipelajari meliputi:

• Cloud untuk menjalankan aplikasi atau layanan secara online.
• Container untuk mengemas aplikasi beserta kebutuhan yang diperlukan agar lebih mudah dijalankan.
• Deployment untuk membuat aplikasi tersedia di lingkungan yang dapat diakses pengguna.
• Monitoring untuk memantau kondisi dan performa aplikasi.
• Evaluasi aplikasi AI untuk mengetahui apakah sistem memberikan hasil yang sesuai dan konsisten.

Berapa Lama Belajar AI Engineering dari Nol?

Tidak ada durasi yang berlaku sama untuk semua orang karena setiap orang memiliki latar belakang dan kecepatan belajar yang berbeda. 

Daripada berfokus pada jumlah bulan tertentu, kamu bisa melihat proses belajar berdasarkan tahapan kemampuan yang perlu dikuasai.

Secara umum, perjalanan belajar AI Engineering dapat dibagi menjadi beberapa tahap berikut:

Pada tahap pemula, fokus utamanya adalah memahami logika programming dan Python. 

Setelah itu, kamu dapat beralih ke data dan machine learning, kemudian mulai mengenal LLM serta membangun aplikasi AI. 

Jika fondasi sudah cukup kuat, pembelajaran dapat dilanjutkan ke deployment, evaluasi, dan pengembangan aplikasi AI dalam lingkungan production.

Namun, durasi yang kamu butuhkan untuk melewati setiap tahap dapat berbeda. Beberapa faktor yang dapat memengaruhinya antara lain:

• Waktu belajar, karena semakin banyak waktu yang dialokasikan secara konsisten, semakin banyak materi dan project yang dapat dipelajari.
• Pengalaman teknis sebelumnya, terutama jika kamu sudah memiliki dasar programming atau pernah menggunakan teknologi terkait.
• Konsistensi, karena belajar secara rutin biasanya lebih membantu dibandingkan belajar dalam waktu lama tetapi tidak teratur.
• Metode belajar, misalnya belajar secara mandiri, mengikuti kursus, bootcamp, atau kombinasi beberapa metode.
• Jumlah project yang dikerjakan, karena praktik secara langsung dapat membantu memperkuat pemahaman dan kemampuan memecahkan masalah.

Jadi, jangan terlalu terpaku pada pertanyaan “berapa bulan sampai bisa menjadi AI Engineer?”

Lebih baik tentukan kemampuan apa yang ingin kamu kuasai di setiap tahap dan ukur perkembangan berdasarkan project yang berhasil kamu bangun.

Apakah Harus Jago Matematika untuk Belajar AI Engineering?

Tidak harus jago matematika untuk mulai belajar AI Engineering. Bagi pemula, kemampuan matematika dasar sudah cukup untuk membangun fondasi awal. 

Kamu tidak perlu menunggu sampai menguasai rumus-rumus kompleks sebelum mulai belajar coding dan teknologi AI.

Namun, memahami beberapa konsep matematika tetap akan membantu ketika kamu mulai mempelajari machine learning dan cara kerja model AI. 

Lalu, matematika seperti apa yang sebaiknya dipahami? Simak berikut ini:

Matematika Dasar yang Sebaiknya Dipahami

Kamu tidak harus langsung mempelajari matematika tingkat lanjut. Mulailah dari konsep dasar yang dapat membantu memahami data, probabilitas, dan cara model memproses informasi.

Beberapa materi yang bisa dipelajari antara lain:

• Statistik dasar, seperti mean, median, mode, distribusi data, dan standar deviasi.
• Probabilitas dasar untuk memahami kemungkinan terjadinya suatu kondisi atau hasil.
• Aljabar dasar untuk memahami hubungan antarvariabel dan operasi matematika yang digunakan dalam model.
• Konsep vektor untuk memahami bagaimana data atau informasi dapat direpresentasikan dalam bentuk numerik.

Konsep-konsep tersebut dapat dipelajari secara bertahap sambil kamu mulai mengerjakan project. Jadi, kamu tidak perlu menguasainya seluruhnya sebelum mulai belajar AI Engineering.

Tidak Semua AI Engineering Membutuhkan Matematika Tingkat Lanjut

Kebutuhan matematika dalam AI dapat berbeda tergantung pada bidang yang kamu tekuni. 

AI Engineering lebih banyak berfokus pada bagaimana teknologi AI digunakan untuk membangun dan menjalankan aplikasi atau sistem yang dapat digunakan secara nyata.

Sementara itu, jalur yang lebih berorientasi pada riset AI atau pengembangan algoritma machine learning dapat membutuhkan pemahaman matematika yang lebih mendalam. 

Misalnya, seseorang yang meneliti atau mengembangkan algoritma dari sisi fundamental mungkin perlu mempelajari statistika, aljabar linear, kalkulus, dan konsep matematika lainnya secara lebih mendalam.

Jadi, jika kamu baru ingin memulai AI Engineering, jangan menjadikan kemampuan matematika sebagai alasan untuk menunda belajar. 

Bangun kemampuan coding terlebih dahulu, kemudian pelajari konsep matematika yang relevan seiring dengan materi dan project yang kamu kerjakan.

Baca Juga: Seberapa Besar Peluang Kerja AI Engineer di Indonesia? Ini Prospeknya

Apa Kesalahan yang Sering Dilakukan Pemula Saat Belajar AI Engineering?

Belajar AI Engineering dari nol memang membutuhkan proses, sehingga wajar jika pemula masih melakukan kesalahan di awal. 

Namun, beberapa kebiasaan dapat membuat proses belajar menjadi lebih sulit atau membuat kamu merasa tidak mengalami perkembangan.

Lantas, apa saja kesalahan yang sebaiknya dihindari saat mulai belajar AI Engineering? Berikut beberapa di antaranya.

1. Langsung Belajar LLM Tanpa Memahami Coding

LLM memang menjadi salah satu teknologi AI yang banyak digunakan saat ini. 

Namun, langsung mempelajari LLM tanpa memahami dasar coding dapat membuat kamu kesulitan ketika harus membangun aplikasi atau memahami kode yang digunakan.

Misalnya, kamu mungkin bisa mengikuti tutorial untuk menghubungkan aplikasi dengan LLM API. 

Namun, ketika muncul error atau ingin mengubah fitur, kamu bisa kesulitan jika belum memahami Python, function, variabel, dan konsep programming lainnya. 

Karena itu, sebaiknya bangun kemampuan coding dasar terlebih dahulu sebelum masuk ke implementasi LLM yang lebih kompleks.

2. Terlalu Banyak Mengikuti Tutorial Tanpa Membuat Project

Tutorial memang dapat membantu kamu memahami konsep baru, tetapi terlalu banyak menonton atau mengikuti tutorial tanpa praktik dapat membuat proses belajar menjadi pasif. 

Kamu mungkin merasa memahami materi ketika mengikuti langkah demi langkah, tetapi belum tentu bisa menerapkannya sendiri.

Setelah menyelesaikan sebuah materi, coba gunakan konsep tersebut untuk membuat project sederhana. Tidak perlu langsung membuat aplikasi yang kompleks. 

Misalnya, setelah mempelajari API, kamu bisa mencoba membuat aplikasi sederhana yang mengambil data dari sebuah API. 

Dengan begitu, kamu bisa belajar menghadapi error dan mencari solusi secara mandiri.

3. Hanya Mengandalkan AI untuk Menulis Kode

AI dapat menjadi alat bantu yang berguna ketika belajar coding. 

Kamu bisa menggunakannya untuk menjelaskan kode, memberikan contoh, membantu menemukan error, atau memberikan alternatif solusi. 

Namun, jangan sampai seluruh proses coding diserahkan kepada AI tanpa memahami kode yang dihasilkan.

Jika kamu hanya melakukan copy-paste kode dari AI, kamu bisa kesulitan ketika kode tersebut tidak berjalan sesuai harapan. 

Sebaliknya, coba pahami mengapa kode tersebut digunakan, apa fungsi setiap bagiannya, dan bagaimana cara memodifikasinya. 

Dengan begitu, AI menjadi learning assistant, bukan pengganti proses belajarmu.

4. Mencoba Mempelajari Semua Teknologi Sekaligus

Ekosistem AI berkembang sangat cepat dan memiliki banyak teknologi yang menarik untuk dipelajari. 

Ada Python, machine learning, LLM, framework, cloud, database, container, hingga berbagai tools AI lainnya. 

Melihat banyaknya pilihan tersebut, pemula bisa saja tergoda untuk mempelajari semuanya dalam waktu yang bersamaan.

Padahal, terlalu banyak berpindah materi dapat membuat fokus belajar menjadi terpecah. Lebih baik tentukan prioritas dan pelajari teknologi secara bertahap. 

Misalnya, mulai dari Python, lanjut ke data dan machine learning, kemudian LLM dan pengembangan aplikasi AI. 

Setelah fondasi cukup kuat, kamu bisa memperluas kemampuan sesuai kebutuhan project.

5. Tidak Membuat Portfolio

Kesalahan lainnya adalah belajar banyak materi tetapi tidak mendokumentasikan hasil belajar dalam bentuk portfolio. 

Padahal, project dapat menunjukkan bagaimana kamu menerapkan kemampuan yang sudah dipelajari, bukan hanya mengetahui teori.

Kamu bisa mulai membuat portfolio dari project sederhana, lalu meningkatkannya secara bertahap. 

Beberapa project yang sudah dibuat dapat didokumentasikan di GitHub dengan penjelasan mengenai tujuan, teknologi yang digunakan, dan cara kerja project. 

Seiring bertambahnya pengalaman, portfolio tersebut dapat menjadi bukti perkembangan kemampuanmu di bidang AI Engineering.

Jadi, proses belajar AI Engineering tidak harus selalu berjalan sempurna. Yang penting, kamu memiliki fondasi yang cukup, rutin berlatih, dan terus membangun project untuk menguji pemahaman.

Tips Belajar AI Engineering untuk Pemula Tanpa Background IT

Belum memiliki background IT bukan berarti kamu tidak bisa mulai belajar AI Engineering. Kuncinya adalah memilih urutan belajar yang tepat dan membangun kemampuan secara bertahap, bukan mencoba menguasai semua teknologi sekaligus.

Supaya proses belajarmu lebih terarah, berikut beberapa tips yang bisa kamu terapkan.

1. Mulai dari Python dan Logika Pemrograman

Jika kamu belum memiliki pengalaman coding, Python bisa menjadi salah satu titik awal yang baik. Jangan langsung mengejar materi AI yang kompleks. 

Luangkan waktu untuk memahami logika pemrograman dan konsep dasar seperti variable, conditional statement, loop, function, dan struktur data.

Fondasi ini akan memudahkan kamu ketika mulai berhadapan dengan data, API, machine learning, maupun LLM.

2. Fokus pada Satu Materi Sebelum Berpindah

Banyaknya teknologi dalam ekosistem AI bisa membuat kamu ingin mempelajari semuanya sekaligus. 

Padahal, terlalu sering berpindah materi dapat membuat pemahaman menjadi kurang mendalam.

Coba tentukan satu tujuan belajar dalam satu waktu. Misalnya, fokus memahami Python terlebih dahulu sebelum berpindah ke data dan machine learning. 

Setelah konsep dasarnya cukup dikuasai, kamu bisa melanjutkan ke materi berikutnya.

3. Belajar dengan Membuat Project

Jangan hanya mengandalkan teori atau tutorial. 

Coba terapkan setiap materi yang dipelajari ke dalam project sederhana agar kamu terbiasa menggunakan coding untuk menyelesaikan masalah.

Kamu bisa memulainya dari project sederhana seperti to-do list atau aplikasi pencatat data, kemudian meningkatkannya menjadi project yang menggunakan API atau teknologi AI. 

Dengan cara ini, kamu juga akan lebih terbiasa menghadapi error dan mencari solusinya.

4. Gunakan AI sebagai Learning Assistant, Bukan Sekadar Code Generator

AI dapat membantu proses belajar coding, tetapi jangan hanya menggunakannya untuk menghasilkan kode yang kemudian langsung kamu copy-paste. 

Manfaatkan AI untuk menjelaskan konsep yang belum dipahami, memberikan contoh, membantu membaca error, atau memberikan petunjuk ketika kamu mengalami kesulitan.

Dengan begitu, kamu tetap memahami proses di balik kode yang dibuat dan secara bertahap dapat menyelesaikan masalah tanpa selalu bergantung pada AI.

5. Dokumentasikan Project di GitHub

Setiap project yang kamu kerjakan dapat menjadi bagian dari portfolio. 

Karena itu, biasakan mendokumentasikan project di GitHub, termasuk kode, penjelasan mengenai project, teknologi yang digunakan, dan cara menjalankannya.

Tidak perlu menunggu sampai memiliki project yang sempurna. Project sederhana yang menunjukkan proses belajar dan kemampuan teknis tetap dapat menjadi bagian dari perjalanan portfolio kamu.

6. Pelajari Teknologi Berdasarkan Kebutuhan Project

Kamu tidak harus mempelajari semua teknologi AI hanya karena teknologi tersebut sedang populer. 

Akan lebih efektif jika kamu mempelajari teknologi berdasarkan kebutuhan project yang sedang dikerjakan.

Misalnya, ketika ingin membuat aplikasi chatbot berbasis dokumen, kamu bisa mempelajari LLM, embeddings, retrieval, dan API yang memang dibutuhkan untuk membangun aplikasi tersebut. 

Dengan cara ini, materi yang dipelajari memiliki konteks dan tujuan yang jelas.

7. Bergabung dengan Komunitas atau Program Belajar yang Memiliki Kurikulum Terstruktur

Belajar secara mandiri memang memungkinkan, tetapi pemula tanpa background IT terkadang bisa kesulitan menentukan materi mana yang harus dipelajari terlebih dahulu. 

Bergabung dengan komunitas atau mengikuti program belajar dengan kurikulum terstruktur dapat membantu memberikan arah yang lebih jelas.

Selain mendapatkan materi yang berurutan, kamu juga bisa memperoleh kesempatan untuk berdiskusi, mendapatkan feedback, mengerjakan project, dan belajar dari pengalaman orang lain yang memiliki minat di bidang yang sama.

Baca Juga: Perbandingan Bootcamp AI Engineer Digital Skola VS Bootcamp Lain

Apakah Belajar AI Engineering Cocok untuk Kamu?

Tidak ada latar belakang atau kemampuan tertentu yang secara mutlak menentukan apakah kamu bisa belajar AI Engineering atau tidak. J

ika kamu tertarik dengan teknologi dan bersedia mempelajari kemampuan teknis secara bertahap, bidang ini bisa mulai kamu eksplorasi dari dasar.

Untuk mengetahui apakah kamu tertarik menekuni bidang ini, coba lakukan self-check sederhana berikut.

Kamu Bisa Mulai Belajar AI Engineering Jika…

Beberapa hal berikut bisa menjadi tanda bahwa kamu memiliki ketertarikan yang cukup untuk mulai mengeksplorasi AI Engineering:

• Tertarik dengan teknologi AI dan ingin memahami lebih jauh bagaimana teknologi tersebut bekerja.
• Ingin memahami bagaimana aplikasi AI dibangun, bukan hanya menggunakannya.
• Bersedia belajar coding dari dasar, meskipun saat ini belum memiliki pengalaman programming.
• Suka memecahkan masalah dan mencari cara agar sebuah sistem dapat bekerja dengan lebih baik.
• Bersedia belajar secara bertahap, tanpa merasa harus langsung menguasai semua materi.
• Ingin membangun project berbasis AI sebagai bentuk praktik sekaligus mengembangkan portfolio.

Tidak Perlu Menunggu Sampai…

Di sisi lain, kamu juga tidak perlu menetapkan terlalu banyak persyaratan sebelum mulai belajar. Kamu tidak harus:

• Sudah mahir coding.
• Hafal banyak bahasa pemrograman.
• Memahami seluruh algoritma machine learning.
• Memiliki background IT.

Yang lebih penting adalah memiliki kemauan untuk belajar dan membangun kemampuan secara bertahap. 

Kamu bisa memulai dari Python dan logika pemrograman, kemudian berkembang ke data, machine learning, LLM, hingga pengembangan aplikasi AI sesuai dengan kemampuan yang sudah dimiliki.

Kesimpulan

Pemula tanpa basic coding tetap bisa belajar AI Engineering. 

Kamu tidak harus sudah mahir coding atau memiliki background IT untuk memulainya, tetapi akan lebih realistis jika proses belajar dimulai dari fundamental programming, khususnya Python, kemudian berlanjut ke data, machine learning, LLM, pengembangan aplikasi AI, hingga deployment. 

Jika masih bingung menentukan urutan materi dan ingin belajar dengan lebih terarah, mengikuti pembelajaran dengan kurikulum yang terstruktur bisa membantu kamu membangun kemampuan secara bertahap.

Mulai Bangun Fondasi Skill Data dan AI Bersama Digital Skola

Di Digital Skola, kamu bisa mengikuti Fast Track Data Engineer Scholarship, program beasiswa Data Engineer GRATIS 100% yang dapat membantu kamu membangun fondasi skill data dan teknologi sebagai langkah awal untuk berkembang di dunia AI dan teknologi.

Melalui program ini, kamu akan mendapatkan:

• Beasiswa 100% GRATIS tanpa biaya program.
• Kurikulum intensif untuk membangun skill yang relevan dengan bidang data dan teknologi.
• Pembelajaran yang membantu memahami pengolahan dan pengelolaan data sebagai salah satu fondasi dalam pengembangan solusi berbasis AI.
• Kesempatan membangun portofolio profesional melalui project.
• Dukungan karier untuk membantu mempersiapkan langkah selanjutnya di dunia kerja.

Daftar sekarang dan mulai bangun fondasi skill data secara gratis untuk mempersiapkan langkahmu di dunia teknologi dan AI.

FAQ 

1. Apakah belajar AI Engineering harus memiliki gelar di bidang IT?

Tidak harus. Gelar di bidang IT dapat membantu memberikan dasar pengetahuan teknis, tetapi bukan satu-satunya jalan untuk mempelajari AI Engineering. Kamu tetap bisa memulainya secara mandiri atau melalui program pembelajaran yang terstruktur dengan membangun kemampuan dari dasar.

2. Apakah usia menjadi batasan untuk mulai belajar AI Engineering?

Tidak ada batasan usia tertentu untuk mulai mempelajari AI Engineering. Selama kamu memiliki waktu untuk belajar dan bersedia mengembangkan kemampuan secara bertahap, kamu dapat mulai mempelajari bidang ini dari level dasar.

3. Apakah laptop dengan spesifikasi tinggi diperlukan untuk belajar AI Engineering?

Tidak selalu. Untuk tahap awal seperti belajar Python, logika pemrograman, dan membuat project sederhana, laptop dengan spesifikasi standar umumnya sudah dapat digunakan. Kebutuhan perangkat dapat meningkat ketika kamu mulai mengerjakan project yang membutuhkan proses komputasi lebih besar.

4. Apakah AI Engineering bisa dipelajari secara otodidak?

Bisa. Kamu dapat memanfaatkan dokumentasi, kursus online, tutorial, komunitas, dan berbagai sumber belajar lainnya. Namun, jika kesulitan menentukan materi dan urutan belajar, program dengan kurikulum terstruktur dapat membantu membuat proses belajar lebih terarah.

5. Apakah setelah belajar AI Engineering langsung bisa mendapatkan pekerjaan sebagai AI Engineer?

Belajar AI Engineering merupakan salah satu langkah untuk membangun kemampuan yang dibutuhkan di bidang tersebut, tetapi mendapatkan pekerjaan membutuhkan lebih dari sekadar menyelesaikan materi pembelajaran. Kamu juga perlu membangun project, portfolio, memahami kebutuhan industri, serta mempersiapkan kemampuan untuk proses rekrutmen.