Deskripsi Pelatihan : AI untuk Prediksi Potensi Mineral Masa Depan
Pelatihan AI untuk Prediksi Potensi Mineral Masa Depan dirancang untuk membekali peserta dengan pemahaman dan keterampilan dalam memanfaatkan teknologi Artificial Intelligence (AI) untuk mengidentifikasi, menganalisis, dan memprediksi potensi sumber daya mineral. Pelatihan ini membahas pemanfaatan machine learning, analisis data geospasial, citra satelit, data geologi, serta data geokimia dan geofisika untuk mendukung proses eksplorasi mineral. Peserta akan mempelajari teknik pengolahan data, pengenalan pola geologi, pemodelan prediktif, serta visualisasi wilayah yang berpotensi mengandung mineral. Melalui studi kasus dan praktik analisis data, peserta diharapkan mampu memahami bagaimana AI dapat meningkatkan efisiensi eksplorasi, membantu menentukan prioritas lokasi survei, mengurangi ketidakpastian awal, dan mendukung pengambilan keputusan berbasis data dalam industri pertambangan secara lebih efektif dan berkelanjutan.
Tujuan Pelatihan : AI untuk Prediksi Potensi Mineral Masa Depan
Setelah mengikuti pelatihan, peserta diharapkan mampu:
- Memahami konsep dasar Artificial Intelligence dan machine learning serta penerapannya dalam eksplorasi mineral.
- Mengidentifikasi jenis data geologi, geokimia, geofisika, dan geospasial yang dapat digunakan untuk analisis potensi mineral.
- Memahami teknik pengolahan data dan penerapan algoritma AI untuk mengenali pola serta karakteristik wilayah mineralisasi.
- Memahami proses pembangunan dan evaluasi model prediksi potensi mineral menggunakan data yang relevan.
Rincian Materi Pelatihan :
HARI 1
Sesi 1 08.30–10.00
Topik: Pengantar AI dalam Eksplorasi Mineral
- Konsep dasar Artificial Intelligence, machine learning, dan deep learning.
- Perkembangan teknologi AI dalam industri pertambangan dan eksplorasi mineral.
- Peluang penggunaan AI untuk mengidentifikasi wilayah prospektif dan mendukung efisiensi eksplorasi.
- Tantangan, keterbatasan, dan risiko penggunaan AI dalam analisis geologi.
Sesi 2 10.15–12.00
Topik: Pengenalan Data Geologi dan Geospasial
- Karakteristik data geologi, litologi, struktur geologi, dan alterasi mineral.
- Pengenalan data geokimia dan geofisika untuk eksplorasi mineral.
- Pemanfaatan citra satelit dan teknologi penginderaan jauh dalam identifikasi indikasi mineralisasi.
- Sistem Informasi Geografis (GIS), koordinat, lapisan data spasial, dan integrasi informasi wilayah.
Sesi 3 13.00–15.00
Topik:Pengolahan dan Integrasi Data Eksplorasi
- Pengumpulan, pemeriksaan kualitas, dan pemahaman struktur dataset eksplorasi.
- Pembersihan data, penanganan nilai kosong, duplikasi, dan pencilan.
- Integrasi berbagai sumber data geologi, geokimia, geofisika, dan geospasial.
- Pemilihan fitur (feature selection) dan rekayasa fitur (feature engineering) untuk analisis prediktif.
HARI 2
Sesi 4 08.00–10.00
Topik: Analisis Pola dan Identifikasi Indikator Mineralisasi
- Identifikasi pola spasial dan hubungan antarvariabel geologi.
- Analisis anomali geokimia dan karakteristik geofisika.
- Pengenalan teknik klasifikasi dan pengelompokan data (classification dan clustering).
- Studi kasus identifikasi indikator awal wilayah yang berpotensi mengandung mineral.
Sesi 5 10.15–12.00
Topik: Algoritma Machine Learning untuk Prediksi Potensi Mineral
- Pengenalan algoritma Decision Tree, Random Forest, dan Gradient Boosting.
- Pemahaman dasar Support Vector Machine dan metode klasifikasi lainnya.
- Penentuan variabel masukan, target prediksi, serta pembagian data pelatihan dan pengujian.
- Pemilihan algoritma berdasarkan karakteristik data dan tujuan eksplorasi.
Sesi 6 15.15–15.45
Topik: Praktik, Studi Kasus, dan Rencana Tindak Lanjut
- Praktik analisis dataset eksplorasi mineral menggunakan perangkat AI atau Python yang sesuai.
- Pembuatan model prediktif sederhana berdasarkan data yang tersedia.
- Interpretasi hasil model dan penyusunan peta indikasi potensi mineral.
- Presentasi hasil analisis, pembahasan keterbatasan model, dan penyusunan rekomendasi awal eksplorasi.
Metode Pelatihan :
- Presentasi Interaktif: Penjelasan konsep AI, machine learning, dan penerapannya dalam eksplorasi mineral.
- Diskusi Teknis: Pembahasan tantangan pengolahan data dan interpretasi geologi.
- Studi Kasus: Analisis contoh penerapan AI untuk identifikasi wilayah prospektif.
- Demonstrasi dan Praktik: Pengolahan dataset, pembangunan model sederhana, dan visualisasi hasil prediksi.
- Evaluasi dan Presentasi: Penilaian pemahaman peserta melalui interpretasi hasil dan rekomendasi tindak lanjut.
Target Pelatihan :
- Geolog, ahli geologi, dan tenaga profesional di bidang eksplorasi mineral.
- Profesional yang bekerja di perusahaan pertambangan, eksplorasi, dan pengelolaan sumber daya mineral.
- Data analyst, data scientist, dan praktisi AI yang ingin menerapkan teknologi kecerdasan buatan di bidang geosains.
- Peneliti, dosen, dan mahasiswa jurusan geologi, pertambangan, geofisika, serta ilmu kebumian.
- Manajer eksplorasi, perencana tambang, dan pengambil keputusan yang ingin memanfaatkan analisis prediktif dalam perencanaan eksplorasi.
Hasil Pelatihan :
Setelah mengikuti pelatihan, peserta diharapkan menghasilkan:
- Memahami konsep dasar Artificial Intelligence dan machine learning serta penerapannya dalam eksplorasi mineral.
- Mengidentifikasi jenis data geologi, geokimia, geofisika, dan geospasial yang dapat digunakan untuk analisis potensi mineral.
- Memahami teknik pengolahan data dan penerapan algoritma AI untuk mengenali pola serta karakteristik wilayah mineralisasi.
- Memahami proses pembangunan dan evaluasi model prediksi potensi mineral menggunakan data yang relevan.
| Investasi dan fasilitas Metode Pelaksanaan | Harga & Fasilitas |
| Opsi 1 – Pelatihan Online | Training Online Rp. 5.900.000 per peserta.
Minimal kuota 2 peserta dan bisa request tanggal. • Pelaksanaan training selama 2 hari half day (08.00 – 12.00 WIB atau 13.15 – 16.00 WIB) Menggunakan aplikasi Zoom/Google Meet. • Sudah Termasuk : Sertifikat Training Softfile & Hardfile, Pengiriman Sertifikat ke A alamat Peserta, Soft File Materi. • Belum termasuk : PPN 11%.
|
| Opsi 2 –
Pelatihan Offline di Yogyakarta |
Training Offline Rp.7.900.000 per peserta.
• Minimal kuota 3 peserta dan bisa request tanggal. • Pelaksanaan training selama 2 hari full day (08.00 – 16.00 WIB). • Tempat pelaksanaan : • ✓ Hotel El Royale, Yogyakarta ATAU • ✓Hotel Malyabhara, Malioboro,Yogyakarta • Sudah termasuk : Meeting Room, Modul Training, Sertifikat Training, Training Kits, Lunch, Coffee Break, dan Souvenir. • Belum termasuk : Penginapan & Transportasi Peserta Pelatihan, dan PPN 11%.
|
Instruktur
Tim Oemah Training