Pre-test ini bertujuan untuk mengetahui sejauh mana pemahaman peserta sebelum mengikuti pelatihan. Pertanyaan dalam pre-test mencakup berbagai topik yang akan dibahas, mulai dari dasar-dasar kecerdasan artifisial, pemanfaatan alat AI untuk produktivitas, perkembangan tren dan teknologi AI terkini, hingga konsep AI generatif, Large Language Models (LLMs), teknik prompt engineering, serta penerapan AI secara etis dan bertanggung jawab.

Di modul ini peserta akan diperkenalkan pada konsep dasar kecerdasan buatan—mulai dari definisi, sejarah singkat, hingga cara AI “dilatih” menggunakan data. Selain itu, peserta akan mempelajari perbandingan tiga keluarga model terkemuka (Google Gemini, OpenAI GPT-4, Meta LLaMA), mencakup keunggulan, keterbatasan, dan kasus penggunaan ideal masing-masing. Melalui demo live dan praktik mandiri, peserta akan merasakan langsung perbedaan output antar model dan memahami pentingnya pengawasan manusia dalam menjaga kualitas dan akurasi hasil AI.

Modul ini dirancang untuk membantu peserta memahami dan memanfaatkan kecerdasan artifisial, khususnya Google Gemini, dalam mendukung produktivitas sehari-hari. Melalui kombinasi materi, demo, praktik individu dan kelompok, peserta akan belajar menyusun prompt efektif untuk berbagai kebutuhan seperti membuat pesan promosi, merangkum artikel, hingga menghasilkan ide kreatif. Selain itu, peserta juga akan bereksperimen dengan fitur lanjutan seperti Code Interpreter untuk menganalisis data dan Table Transformer untuk memahami tabel secara otomatis. Modul ini menekankan pentingnya peran manusia dalam mengevaluasi hasil AI serta memberikan strategi praktis dalam menggunakan AI secara bertanggung jawab dan produktif.

Modul ini dirancang untuk membekali peserta dengan strategi pembelajaran berkelanjutan agar tetap relevan di tengah perkembangan pesat teknologi AI. Melalui pemaparan materi, demo, workshop roadmap, dan umpan balik sejawat, peserta akan mempelajari cara mengidentifikasi tren terkini, menjelajahi sumber kredibel, serta merancang dan memulai roadmap belajar AI tiga bulan yang aplikatif untuk pengembangan diri maupun peningkatan kinerja di tempat kerja.

Modul ini dirancang untuk mengenalkan peserta pada konsep dan cara kerja AI generatif, yakni teknologi kecerdasan buatan yang mampu menciptakan konten baru seperti teks, gambar, hingga audio berdasarkan data yang telah dipelajarinya. Melalui materi, demo, dan praktik langsung menggunakan Gemini Playground, peserta akan mempelajari perbedaan AI generatif dengan AI konvensional, memahami berbagai use-case generatif di berbagai bidang, serta mencoba membuat dan menyempurnakan prompt untuk menghasilkan output yang lebih relevan dan menarik. Modul ini juga menekankan pentingnya aspek etika, seperti isu copyright dan potensi misinformasi dalam penggunaan AI generatif.

Modul ini membekali peserta dengan pemahaman mendasar tentang arsitektur dan cara kerja Large Language Models (LLM) seperti Gemini dan ChatGPT, termasuk konsep tokenization, self-attention, pretraining, dan fine-tuning. Melalui studi kasus dan praktik langsung, peserta akan mengenali potensi dan keterbatasan LLM, serta mengevaluasi output teks panjang dengan pendekatan kritis. Modul ini juga mengangkat isu hallucination serta tantangan penerapan LLM di berbagai konteks lokal, sambil mendorong eksplorasi penggunaan AI secara strategis dan bertanggung jawab.

Pada modul ini akan menjelaskan kepada peserta tentang prinsip, teknik, dan praktik menyusun prompt yang efektif untuk mengoptimalkan hasil dari model bahasa besar (LLM) seperti Google Gemini atau ChatGPT. Peserta akan belajar mengidentifikasi kelemahan dalam prompt, menerapkan prinsip clarity, specificity, constraints, serta bereksperimen dengan parameter lanjutan seperti temperature, max tokens, dan lainnya.

Modul ini dirancang untuk memperkenalkan prinsip-prinsip dasar AI yang bertanggung jawab (Responsible AI) dan urgensinya dalam berbagai konteks, mulai dari bisnis kecil hingga pendidikan dan kehidupan sehari-hari. Peserta akan mempelajari praktik terbaik dalam menjaga etika, transparansi, dan keadilan dalam penggunaan AI. Melalui kombinasi materi, diskusi, latihan praktik, dan penugasan, peserta akan menyusun dan menerapkan AI Ethics Checklist sebagai alat evaluasi sederhana namun penting untuk memastikan teknologi AI digunakan secara aman, inklusif, dan bertanggung jawab.

Dalam modul ini mengajak peserta untuk memahami dan menerapkan prinsip-prinsip etis dalam penggunaan kecerdasan artifisial (AI), khususnya dalam konteks kehidupan dan pekerjaan sehari-hari. Dengan mengacu pada Prinsip Responsible AI dari Google, peserta akan belajar mengidentifikasi risiko seperti bias algoritma, ancaman terhadap privasi, dan pengambilan keputusan otomatis tanpa pengawasan manusia. Modul ini mencakup pemaparan materi, studi kasus nyata, serta sesi reflektif dimana peserta menyusun mini-policy pribadi sebagai bentuk komitmen penggunaan AI yang bertanggung jawab. Peserta juga akan mengikuti kuis, berdiskusi, dan memberikan umpan balik terhadap kebijakan etis sesama peserta, sehingga mendorong kesadaran kolektif dan praktik AI yang lebih aman, adil, dan manusiawi.

Di modul ini peserta menerapkan prinsip Responsible AI pada tiga studi kasus nyata—mulai dari bias rekrutmen, deepfake, hingga privasi chatbot. Dengan menggunakan template Case Analysis Framework, kelompok akan mengidentifikasi risiko, merumuskan rekomendasi mitigasi, dan menyusun business case untuk implementasi etis. Kegiatan presentasi singkat memperkuat kemampuan memaparkan hasil analisis. Akhirnya, peserta diminta menyusun “Ethical AI Playbook” ringkas sebagai roadmap operasional AI bertanggung jawab di organisasi masing-masing.

Post-test ini bertujuan untuk mengukur pemahaman peserta setelah mengikuti pelatihan, mulai dari dasar-dasar kecerdasan artifisial hingga penggunaan AI secara etis dan bertanggung jawab.