Laboratorium Sistem Cerdas FILKOM UB Gelar Workshop PyTorch untuk Perkuat Fondasi AI Mahasiswa
Laboratorium Sistem Cerdas Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya (FILKOM UB) menyelenggarakan seri pertama dari workshop pengenalan PyTorch untuk membangun model AI dasar pada Jumat (13/02/2026) sekaligus membuka workshop yang sedianya akan dilaksanakan dalam tiga seri. Pada seri pertama ini” materi bahasannya adalah mengenai bertema “Environment Setup dan Overview PyTorch: Dataset serta DataLoader”. Kegiatan workshop berkelanjutan ini menjadi bagian dari upaya sistematis dalam memperkuat fondasi teknis mahasiswa di bidang Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning.
Workshop dibuka dengan sambutan dari Kepala Laboratorium Sistem Cerdas, Dr.Eng. Novanto Yudistira, S.Kom., yang menegaskan pentingnya penguasaan framework PyTorch dalam pengembangan model AI. Pada kesempatan tersebut, ia juga mengingatkan bahwa sertifikat workshop hanya diberikan kepada peserta yang mengikuti seluruh rangkaian tiga sesi kegiatan secara penuh.
“PyTorch saat ini telah menjadi salah satu framework utama yang banyak digunakan di dunia industri maupun riset global. Oleh karena itu, mahasiswa perlu memahami fondasi teknisnya secara komprehensif, tidak hanya pada tahap training model, tetapi sejak proses pengelolaan data. Melihat antusiasme peserta yang tinggi serta adanya ketertarikan dari mitra industri, Laboratorium Sistem Cerdas berkomitmen untuk menghadirkan workshop serupa secara berkelanjutan sebagai bagian dari roadmap penguatan kompetensi dan ekosistem riset AI,” jelasnya.
Materi pada seri pertama dan kedua disampaikan oleh Naser Jawas, S.T., M.Kom., Ph.D, yang memaparkan konsep dan implementasi Dataset serta penggunaan DataLoader untuk manajemen data pada proses pembangunan model machine learning menggunakan Pytorch. Penekanan diberikan pada pentingnya pengolahan dan pengaturan data sebelum memasuki tahap training model, mengingat kualitas data menjadi salah satu faktor penentu performa algoritma machine learning.
“Pertemuan pertama difokuskan pada environment setup dan pengenalan PyTorch secara menyeluruh. Peserta diarahkan untuk menyiapkan lingkungan pengembangan, memahami struktur kerja PyTorch, serta mempersiapkan dataset yang akan digunakan dalam proses training model deep learning. Tahap ini penting sebagai fondasi sebelum masuk ke implementasi model yang lebih kompleks,” ujar Naser
Naser menambahkan, workshop dirancang dalam format praktik langsung (hands-on session), sehingga mahasiswa tidak hanya memahami konsep secara teoritis, tetapi juga mengimplementasikannya secara teknis. Selama sesi praktik, peserta didampingi oleh asisten Laboratorium Sistem Cerdas untuk memastikan proses pembelajaran berjalan optimal dan interaktif.
Pada seri ketiga atau terakhir, yang dilaksanakan pada Jumat (27/02/2026), materi diisi oleh Sigit Adinugroho, S.Kom., M.Sc., Ph.D. Dengan tema, “Transfer Learning dan Hyperparameter Tuning”. Pada sesi ini, Sigit menjelaskan penggunaan model deep learning yang telah ada dapat meningkatkan kinerja, jika dibandingkan menggunakan model yang dibuat sendiri dari awal. Saat ini tersedia berbagai macam model deep learning siap pakai yang disediakan oleh Pytorch untuk berbagai macam kebutuhan. Selain menggunakan model yang tersedia, penggunaan transfer learning melalui penggunaan bobot yang telah dilatih sebelumnya juga dapat meningkatkan kinerja model dengan lebih baik lagi. Model yang telah terlatih dengan data berukuran sangat besar telah mampu mengenali pola-pola dasar pada data. Selanjutnya, dilakukan tahapan fine tuning untuk melatih lebih lanjut pada bagian-bagian tertentu pada jaringan saja. Dengan demikian, proses pelatihan dapat dilakukan dengan waktu yang lebih singkat.
Melalui kegiatan ini, Laboratorium Sistem Cerdas menegaskan komitmennya dalam membangun kompetensi mahasiswa secara bertahap dan terstruktur. Penguatan fondasi teknis menjadi langkah awal yang krusial sebelum mahasiswa memasuki tahap pengembangan dan pelatihan model AI yang lebih kompleks.
Workshop ini juga merupakan bagian dari roadmap pembinaan riset Laboratorium Sistem Cerdas, yang diarahkan untuk menumbuhkan kultur riset berbasis praktik dan kesiapan teknologi. Dengan pendekatan tersebut, mahasiswa diharapkan tidak hanya memahami teori kecerdasan artifisial, tetapi juga mampu mengimplementasikan solusi berbasis AI yang relevan dengan kebutuhan industri dan perkembangan teknologi global. (rr/nj/sa)
