Pada semester gasal 2021/2022, Fasilkom UI menawarkan 16 mata kuliah massive open online course (MOOC) dalam bidang ilmu komputer dan sistem informasi yang tersedia untuk peserta pendidikan perguruan tinggi pada jenjang sarjana dan magister.
Jika Anda sudah mendaftar ke salah satu MOOC, mohon pastikan Anda senantiasa memantau perkembangan dan berita terkini yang akan disampaikan melalui halaman ini.
Dengan mengikuti open course ini peserta akan mampu memilih proyek mana yang layak untuk dilanjutkan serta mampu membuat project plan terkait knowledge areas dengan mengikuti kaidah Project Management Institute (PMI) dan memahami apa yang dilakukan pada setiap fase pengerjaan proyek dengan baik pada setiap knowledge area tersebut.
Melalui mata kuliah ini, peserta akan mempelajari konsep Analisis dan Perancangan Sistem Informasi (APSI), metodologi tentang bagaimana cara memperoleh kebutuhan pengguna sehingga rancangan SI dapat memenuhi kebutuhan organisasi. Berbagai pendekatan yang digunakan dalam metodologi APSI akan dibahas, termasuk penggunaan berbagai metode, teknik, proses, prosedur, dan alat untuk analisis dan perancangan.
Pada course ini kamu belajar mengenai mempelajari komponen dasar dari suatu sistem komputer. Setelah mengikuti couse ini kamu akan mampu menganalisis sistem digital sebagai komponen penyusun organisasi komputer serta menganalisis kinerja sistem komputer berdasarkan arsitektur yang digunakan.
Di Fasilkom UI bersama Fariz Darari, Ph.D. kamu bisa mengikuti open course Dasar-Dasar Pemrograman 1 (DDP 1) yang akan melatih kemampuanmu untuk bisa menguasai konsep-konsep pemrograman umum serta implementasinya dalam bahasa pemrograman terpopuler yang ampuh tapi juga ramah pemula, yakni Python.
Mata kuliah ini mengajarkan paradigma pemrograman fungsional dan melatih keterampilan pemrograman secara fungsional. Dengan pemahaman ini dan wawasan paradigma pemrograman yang lebih luas, seseorang dapat memberikan penyelesaian pemrograman yang lebih efektif dan efisien disesuaikan dengan karakter permasalahannya.
Matematika Diskret ini sangat bermanfaat bagi kamu yang tertarik dengan logika dan bagaimana bernalar secara logis, melihat pentingnya himpunan, barisan, dan deret dalam bidang ilmu komputer, dan menghitung dengan cara lebih cepat untuk jumlah objek yang sangat besar.
Dengan mengikuti open course teknik kompilator kamu akan diajarkan ntuk dapat menyelesaikan masalah yang terkait dengan perancangan bahasa pemrograman dan teknik teknik pembentuk kompilator – program pemroses bahasa pemrograman, atau suatu aplikasi yang memakai prinsip ini, seperti transformasi berkas dari suatu format ke format lain. Setelah mengikuti course ini kamu akan memahami komponen suatu kompilator, bagaimana interaksi antara komponen dan bagimana pembuatan serta pengembangan dan integrasi seluruh komponen tersebut.
Kecerdasan artifisial adalah kemampuan sistem untuk menafsirkan data eksternal dengan benar, untuk belajar dari data tersebut, dan menggunakan pembelajaran tersebut guna mencapai tujuan dan tugas tertentu melalui adaptasi yang fleksibel. Jika kamu tertarik dan ingin mengetahui bagaimana teknologi ini bisa dikembangkan serta apa peran sains data pada proses pengembangannya, segera daftarkan dirimu di MOOC Kecerdasan Artifisial dan Sains Data Dasar.
Apakah kamu ingin berkenalan dengan knowledge graphs? Apakah kamu ingin mengeksplorasi bagaimana data dapat dibuat menjadi lebih cerdas (smart data) dan terhubung (linked data)? Tertarik lebih lanjut tentang Graph Data Science atau Knowledge-based AI? Di Fasilkom UI bersama Fariz Darari, Ph.D. kamu bisa mengikuti open course Jejaring Semantik (Knowledge Graphs) yang akan melatih kemampuanmu untuk bisa mengasah konsep-konsep dan aspek praktik dari jejaring semantik/knowledge graphs. Topik-topik yang dipelajari meliputi: pemodelan data berbasis graf, skema data, publikasi & integrasi data, kueri pada data, visualisasi data, penalaran pada data, optimisasi pengaksesan data, serta studi kasus knowledge graph pada dunia nyata yakni DBpedia & Wikidata.
Apakah Anda pernah mengetahui bagaimana infrastruktur AI pada autonomous car? Bagaimana infrastruktur yang perlu dipersiapkan untuk membuat aplikasi pengenalan wajah (face recognition) dan video recognition? Open course ini akan membuka wawasan Anda tentang bagaimana komputasi kinerja tinggi (High Performance Computing) bisa membantu aplikasi Artificial Intelligence (AI). Pada course ini akan dibahas dasar-dasar aplikasi HPC pada cluster dan GPU. Anda ingin mengetahui proses cara kerja penggunaan infrastruktur HPC untuk Object Detection, DeepFake, Authonomous Vehicle, Speech Recognition dan Aplikasi AI lainnya? Bergabunglah dengan course ini! Please reserve your seat now, limited spaces and resources!
Kamu pasti sering memakai search engine kan? Penasaran dengan konsep dan teknologi yang digunakan di balik itu? Fasilkom UI mengadakan open course Perolehan Informasi, yang merupakan bagian penting dalam search engine, yang dapat kamu ikuti secara daring! Open course ini akan membahas tentang teori dan praktik perolehan informasi yang berfokus kepada informasi berjenis teks. Cakupan mata kuliah meliputi sejarah dan pemanfaatan perolehan informasi (mis. search engine), pemrosesan teks yang meliputi prapemrosesan dan representasi, pemrosesan kueri, ranking, dan evaluasi. Akan dibahas juga topik-topik yang berkaitan erat dengan perolehan informasi seperti klasterisasi, sistem penjawab pertanyaan (question answering), sistem peringkas (summarization), multimodality, dan penggunaan pretrained language models seperti Word2Vec dan BERT.
Pada open course ini kamu akan diajarkan bagaimana memahami proses penelitian di bidang Ilmu Komputer/Sistem Informasi, mengeksplorasi berbagai pendekatan untuk melakukan penelitian termasuk penggunaan berbagai pendekatan, teori, teknik, dan metode. Open course ini dapat menjadi dasar bagi kamu untuk melakukan penelitian kedepannya. Selain itu di open course ini kamu juga akan diberikan berbagai tips dan trik dalam penulisan dari nol hingga bisa tembus conference maupun jurnal internasional ter-index Scopus.
Jika Anda tertarik mempelajari sistem digital dan hal-hal yang terkait dengan sistem tertanam yang didisain khusus untuk aplikasi tertentu, Anda harus daftar dan mengikuti open course sistem tertanam dari Fasilkom UI. Pada open course ini Anda akan diajarkan memahami konsep dan arsitektur sistem tertanam baik perangkat lunak maupun perangkat keras.
Pada open course ini kamu akan diajak untuk membahas antara lain konsep dasar citra digital, transformasi citra, peningkatan mutu dan restorasi citra, transformasi warna, morfologi, segmentasi, ekstraksi dan seleksi fitur, clustering dan klasifikasi citra, performance evaluation, deep networks for computer vision, dan deteksi objek. Setelah mengikuti open course ini kamu akan mampu merancang metodologi dalam penyelesaian masalah-masalah yang berkaitan dengan interpretasi data untuk input berbentuk citra.
Mata kuliah ini berfokus pada metodologi penelitian terapan dan studi kasus dalam bidang sistem informasi dan teknologi informasi (SI/TI). Perhatian khusus diberikan untuk melakukan penelitian sebagai proses yang terintegrasi. Mata kuliah ini mencakup pemahaman akan penelitian terapan dan studi kasus, memahami proses penelitian di SI/TI, mengeksplorasi berbagai pendekatan untuk melakukan penelitian termasuk penggunaan berbagai teori dan metode, menafsirkan hasil penelitian, dan menulis laporan penelitian. Dengan mengikuti mata kuliah ini kamu dapat mengembangkan keterampilan menulis dan presentasi penelitian terapan & studi kasus kepada akademisi dan praktisi SI/TI.
Media sosial seperti Microblogs, Blogs, Social Networking Sites, dan Internet Forums, sudah menjadi bagian dari kehidupan manusia saat ini Dengan kekayaan informasi tersebut, media sosial memberikan data yang sangat besar dan menarik untuk dianalisis, serta menawarkan peluang penelitian baru dan menantang. Fasilkom UI membuka kesempatan belajar bagi kamu yang tertarik dengan kajian analisa media sosial dan digital. Dengan mengikuti kuliah ini kamu akan diajarkan untuk dapat mengkaji secara umum dua topik, yaitu social media content analysis dan social network analysis, serta menunjukkan bagaimana artificial intelligence, metode linguistic, dan metode statistika dikembangkan untuk mempelajari topik-topik tersebut.