Men-deploy AI Agents: CI/CD, Versioning, dan Evals — PickAClass
4.5 (6) ⏱ 2 jam 42 mnt 📚 27 pelajaran 🎧 Versi audio

Men-deploy AI Agents: CI/CD, Versioning, dan Evals

Transisikan AI agents Anda dari prototipe lokal ke aplikasi siap produksi dengan mempelajari CI/CD, evaluation frameworks, dan teknik observability modern.

  • 💬 Instruktur AI
    Tanyakan apa pun tentang pelajaran dan dapatkan jawaban jelas seketika, kapan saja.
  • 🕐 Mulai kapan saja
    Tanpa jadwal atau tenggat — belajar dengan kecepatan sendiri, kapan pun Anda mau.
  • 🌐 Dalam bahasa Indonesia
    Pelajaran, tugas, dan sertifikat — semuanya sepenuhnya dalam bahasa Anda.

Tentang kursus ini

Membangun AI agent hanyalah langkah pertama; men-deploy-nya secara andal ke dalam produksi adalah tempat tantangan sebenarnya dimulai. Seiring dengan aplikasi AI yang semakin kompleks, pengembang membutuhkan sistem yang kuat untuk menguji, memperbarui, dan memantau agent mereka di dunia nyata. Kursus ini menyediakan jalur terstruktur untuk mengoperasionalkan AI agents Anda. Anda akan mulai dengan konsep dasar MLOps dan berlanjut melalui pembangunan pipeline otomatis, melakukan versioning pada prompt dan model Anda, serta menyiapkan metrik evaluasi yang komprehensif untuk memastikan agent Anda bekerja secara konsisten dan aman. Apa yang akan Anda pelajari: • Memahami konsep dasar MLOps dan arsitektur agentic AI. • Merancang CI/CD pipelines yang dirancang khusus untuk menguji dan men-deploy AI agents. • Mengimplementasikan evaluation frameworks (evals) untuk mengukur akurasi, keamanan, dan performa agent. • Mengelola version control untuk prompt, data konteks, dan parameter model. • Menerapkan pola observability modern untuk melacak pengambilan keputusan agent dan memantau kesehatan produksi. • Berlatih men-deploy alur kerja AI yang kuat dan siap produksi melalui latihan tertulis langkah demi langkah. Kursus ini mengalir secara logis dari terminologi dasar dan penyiapan hingga strategi deployment tingkat lanjut. Anda akan membaca penjelasan yang jelas, menjelajahi cuplikan kode yang realistis, dan menyelesaikan latihan tertulis praktis yang mensimulasikan lingkungan produksi dunia nyata. Dirancang untuk pemula dan calon AI engineers, teks dasar ini tidak memerlukan pengalaman sebelumnya dengan MLOps atau infrastruktur deployment yang kompleks. Mulai membaca hari ini untuk menjembatani kesenjangan antara prototipe AI dan sistem produksi yang andal.

Apa yang Anda dapatkan

  • 📜 Sertifikat penyelesaian
    Tambahkan ke profil LinkedIn Anda
  • 💬 Tutor AI pribadi
    Bingung di tengah pelajaran? Tanya tutor bawaan kamu apa saja, kapan saja.
  • 🎧 Termasuk versi audio
    Belajar di mana saja — tanpa layar
  • ♾️ Akses seumur hidup
    Kembali kapan saja, tanpa kedaluwarsa
  • 📱 Ponsel atau komputer
    Berfungsi di mana saja, perangkat apa saja
  • 💸 Pengembalian 14 hari
    Tanpa pertanyaan
  • Singkat dan fokus
    2 jam 42 mnt konten praktis

Sertifikat penyelesaian

Setiap kursus yang Anda selesaikan di PickAClass menerbitkan kredensial seperti ini — orisinal, dengan kodenya sendiri, dapat diverifikasi via URL, dan rinci tentang yang benar-benar ditunjukkan.

P
PickAClass
Profil keterampilan · terverifikasi
Dokumen
Sertifikat Penguasaan
Ini menyatakan bahwa
Nama Lengkap
telah berhasil menunjukkan penguasaan
Men-deploy AI Agents: CI/CD, Versioning, dan Evals
Keterampilan yang ditunjukkan
Analisis pola perilaku
Dasar
1.2 jam
Kerangka arsitektur keputusan
Mahir
1.4 jam
Desain uji A/B
Mahir
1.7 jam
Copywriting perilaku
Lanjutan
1.9 jam
P
PickAClass — Nama Lengkap
Men-deploy AI Agents: CI/CD, Versioning, dan Evals
Halaman 2 dari 2
Detail kinerja
Ringkasan tugas kursus
Pelajaran selesai 14 / 14
Soal latihan 26 / 28
Tugas dikirim 4 (rata 4,5 / 5)
Proyek capstone Ditinjau — 4,6 / 5
Total latihan 6.2 jam
Tolok ukur kinerja
Peringkat kohort 12% teratas dari 1,625
Waktu penyelesaian 11 hari (median: 22)
Skor penguasaan 91 / 100
Skor soal latihan 94%
Verifikasi keterampilan Jalur Keterampilan terverifikasi
Verifikasi kredensial ini
pickaclass.com/certificates/PCC-2026-X4F7-AP19
Diterbitkan di bawah standar akademik PickAClass. Tingkat keterampilan mencerminkan kinerja yang dinilai terhadap rubrik kompetensi kursus. Ini kredensial orisinal platform ini.

Ulasan (6)

Vicente Sánchez CL Pelajar terverifikasi
★ 4 · 23.07.2026

Explica muy bien cómo montar evals antes de mandar un agente a producción, aunque me hubiera gustado más detalle sobre versionado de prompts.

Tuti Alawiyah ID Pelajar terverifikasi
★ 5 · 05.07.2026

Selama ini agen saya cuma jalan di laptop sendiri dan tidak pernah berani saya bawa ke produksi. Setelah ikut kelas ini, saya akhirnya paham cara membangun pipeline CI/CD khusus untuk agen AI. Bagian tentang eval framework benar-benar membuka mata, karena sekarang saya bisa mengukur kualitas tiap versi sebelum deploy. Teknik observability yang diajarkan juga membantu saya melacak masalah saat agen berjalan. Versioning yang rapi membuat saya percaya diri merilis pembaruan tanpa takut merusak yang lama. Ini jembatan yang saya butuhkan dari prototipe ke aplikasi nyata.

Trần Thị Bích VN Pelajar terverifikasi
★ 4 · 26.06.2026

Phần nói về CI/CD cho AI agent thực sự thực tế, không chỉ lý thuyết suông mà có luôn pipeline mẫu để làm theo. Cách khóa học hướng dẫn viết eval để bắt lỗi trước khi đẩy lên production giúp mình tự tin hơn hẳn khi deploy agent thật. Chỉ tiếc là phần versioning hơi ngắn so với mấy phần còn lại.

Necati Aydın TR Pelajar terverifikasi
★ 4 · 23.06.2026

Ajanları yerel denemelerden çıkarıp gerçek üretime taşımanın yolunu nihayet öğrendim. Özellikle eval çerçeveleri ve sürümleme kısmı çok işime yaradı, gözlemlenebilirlik bölümünde birkaç ek örnek olsaydı tam olurdu ama yine de kesinlikle tavsiye ederim.

Dimitar Borisov BG Pelajar terverifikasi
★ 5 · 17.06.2026

Finally a real deployment pipeline explained.

Orly Levy IL Pelajar terverifikasi
★ 5 · 28.05.2026

Getting an agent from a notebook into a real deployment was always the part that scared me, and this course took the fear out of it completely. The CI/CD walkthrough showed me how to automate testing every time I push a change, which I'd never done for an LLM app before. The evals chapter was the real gold though, because now I have actual numbers to compare versions instead of vibes. Setting up observability meant I could finally see what my agent was doing in production. Versioning everything cleanly gave me the confidence to ship updates without holding my breath. Easily the most production-focused agent material I've come across.

Tulis ulasan

Setelah mengirim kami akan meminta masuk — draf Anda tersimpan.

Pelajar lain juga mengambil

Pertanyaan umum

Apa yang saya butuhkan untuk mengikuti kursus ini? +

Cukup ponsel atau komputer dengan internet. Tidak ada instalasi atau perangkat khusus.

Bagaimana cara membayar? +

Dengan kartu via Stripe. Kami tidak menyimpan detail kartu — Stripe menanganinya dengan aman.

Bisakah saya mendapat refund? +

Ya — refund penuh dalam 14 hari, tanpa pertanyaan.

Berapa lama saya akan punya akses? +

Selamanya. Setelah membeli, kursus jadi milik Anda untuk dikunjungi lagi kapan saja.

Apakah saya akan mendapat sertifikat? +

Ya. Setelah selesai, Anda akan menerima sertifikat yang bisa ditambahkan ke profil LinkedIn.

Dibuat untuk pelajar di
Teknologi Desain Keuangan Pemasaran Kesehatan Pendidikan Perhotelan Manufaktur