DESKRIPSI PELATIHAN

Pelatihan Building AI Agents for Data Center Design & Engineering dirancang untuk memberikan pemahaman dan keterampilan praktis dalam memanfaatkan teknologi Artificial Intelligence (AI) untuk mendukung proses desain dan pekerjaan engineering pada lingkungan data center.

Program ini membahas bagaimana AI Agent dapat dirancang dan dikembangkan untuk membantu pekerjaan engineering, mulai dari mengolah dan menganalisis data, mencari informasi teknis, membaca dokumen, membantu proses perhitungan, melakukan pengecekan desain, hingga menyusun laporan dan dokumentasi engineering.

Peserta akan diperkenalkan pada konsep dasar AI Programming, Generative AI, Prompt Engineering, AI Agent, dan workflow automation, serta bagaimana menghubungkan AI dengan data dan informasi teknis yang dibutuhkan dalam proses Data Center Design & Engineering.

Pelatihan dilaksanakan dengan pendekatan teori, praktik, studi kasus, dan hands-on exercise, sehingga peserta dapat memahami proses membangun AI Agent secara bertahap dan mengidentifikasi penerapannya untuk meningkatkan efisiensi, produktivitas, akurasi, dan kualitas pekerjaan engineering.

Pada akhir pelatihan, peserta diharapkan mampu memahami konsep AI Agent dan memiliki kemampuan dasar untuk mengembangkan AI-enabled engineering workflow yang dapat diterapkan sesuai kebutuhan desain dan engineering data center.

TUJUAN PELATIHAN

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

1. Memahami konsep dasar Artificial Intelligence (AI), Generative AI, dan AI Agent serta penerapannya dalam pekerjaan Data Center Design & Engineering.
2. Memahami prinsip dasar AI Programming yang diperlukan untuk membangun dan mengembangkan AI Agent.
3. Menguasai dasar Prompt Engineering untuk menghasilkan instruksi AI yang efektif dan sesuai kebutuhan engineering.
4. Memahami cara merancang AI Agent dan intelligent workflow untuk membantu pekerjaan engineering.
5. Memanfaatkan AI untuk mengolah, menganalisis, dan mencari informasi dari data serta dokumen teknis.
6. Mengembangkan AI Agent untuk membantu design analysis, calculation support, design checking, dan technical documentation.
7. Memahami cara mengintegrasikan AI Agent dengan data, spreadsheet, database, dokumen, dan tools engineering.
8. Mengidentifikasi pekerjaan engineering yang dapat diotomatisasi atau ditingkatkan menggunakan AI.
9. Meningkatkan efisiensi, produktivitas, dan akurasi dalam proses Data Center Design & Engineering.
10. Mampu merancang konsep atau prototype sederhana AI Agent yang relevan dengan kebutuhan pekerjaan data center.
11. Memahami aspek data security, confidentiality, validation, human oversight, dan responsible AI dalam penerapan AI pada lingkungan engineering.
12. Menyusun AI-enabled Engineering Workflow yang dapat dikembangkan dan diterapkan untuk mendukung proses desain dan engineering data center.

TARGET PESERTA

Pelatihan ini ditujukan bagi profesional yang terlibat dalam data center design, engineering, infrastructure, automation, dan digital transformation, khususnya:

1. Data Center Design Engineer
2. Data Center Engineer
3. Electrical Engineer
4. Mechanical / HVAC Engineer
5. Civil & Structural Engineer
6. MEP Engineer
7. IT Infrastructure Engineer
8. Data Center Operations Engineer
9. Automation & Control Engineer
10. BIM / Digital Engineering Specialist
11. AI / Machine Learning Engineer
12. Software Developer / Programmer
13. Engineering Analyst
14. Project Engineer / Project Manager
15. Technical Lead / Engineering Manager
16. Digital Transformation & Technology Team
17. Data Center Planning & Design Team
18. IT, Engineering, dan Infrastructure Manager

MATERI PELATIHAN

DAY 1 — AI PROGRAMMING & AI AGENT FUNDAMENTALS

1. Introduction to AI for Data Center Engineering

• Konsep dasar Artificial Intelligence (AI)
• Generative AI dan Large Language Models (LLM)
• Konsep AI Agent dan Agentic AI
• Perbedaan AI Assistant, Chatbot, Automation, dan AI Agent
• Potensi AI dalam Data Center Design & Engineering
• Identifikasi engineering tasks yang dapat dibantu AI

2. AI Programming Fundamentals

• Basic programming concepts untuk AI development
• Python fundamentals untuk AI workflow
• Variables, functions, conditions, dan data structures
• Data processing menggunakan Python
• Membaca dan mengolah data engineering
• Basic error handling dan debugging

3. Prompt Engineering for Engineering Applications

• Konsep Prompt Engineering
• Struktur prompt yang efektif
• Context, instruction, role, constraint & output format
• Prompt untuk technical analysis
• Prompt untuk document analysis
• Prompt untuk calculation support
• Prompt untuk engineering reporting
• Testing dan improving AI responses

4. Working with Engineering Data & Technical Documents

• Data preparation untuk AI
• Processing spreadsheet dan structured data
• Processing PDF dan technical documents
• Extracting technical information
• Data cleaning dan validation
• Building engineering knowledge base
• Pengelolaan technical specifications, drawings, manuals, dan standards

5. Building an AI Agent

• Konsep dan arsitektur AI Agent
• Agent instructions dan objectives
• Memory dan context management
• Tool/function calling
• Connecting AI Agent dengan external tools
• Workflow design
• Agent testing dan validation
• Hands-on: Membuat prototype AI Agent sederhana

DAY 2 — AI AGENT FOR DATA CENTER DESIGN & ENGINEERING

6. AI Agent for Data Center Design Support

• Identifikasi design requirements
• Requirement analysis menggunakan AI
• Design information retrieval
• Design option comparison
• Technical specification analysis
• Design documentation support
• Case Study: AI Agent untuk Data Center Design Support

7. AI Agent for Engineering Analysis & Calculation Support

• AI-assisted engineering analysis
• Calculation workflow
• Input parameter processing
• Calculation checking
• Engineering assumptions dan validation
• Identifikasi calculation errors
• AI sebagai engineering calculation assistant
• Human verification dan engineering approval

8. AI Agent for Electrical & Power System Engineering

• Processing electrical design data
• Load data analysis
• Electrical equipment information retrieval
• Technical specification comparison
• Power system documentation support
• Electrical design review assistance
• AI-assisted reporting

9. AI Agent for Mechanical, HVAC & Cooling Engineering

• Processing HVAC engineering data
• Cooling requirement analysis support
• Equipment specification analysis
• Technical document review
• Cooling system information retrieval
• Engineering calculation assistance
• AI-assisted technical reporting

10. AI Agent for BIM, Documentation & Engineering Workflow

• AI untuk engineering documentation
• Drawing/document information extraction
• BIM-related data support
• Automated technical report generation
• Engineering checklist automation
• Design review workflow
• Document classification dan knowledge retrieval

11. AI Agent Integration & Workflow Automation

• Integrasi AI Agent dengan spreadsheet
• API dan external tools
• Database integration
• Engineering knowledge repository
• Automated data processing
• Multi-step AI workflow
• Trigger, action, validation & output
• Designing scalable AI-enabled engineering workflows

12. AI Governance, Security & Reliability

• Data privacy dan confidentiality
• Security dalam penggunaan AI
• Risiko hallucination dan inaccurate output
• Data validation
• Human-in-the-loop
• AI output verification
• Responsible AI
• Governance untuk penggunaan AI dalam engineering environment

13. Final Hands-on Project — Data Center Engineering AI Agent

Peserta mengembangkan konsep/prototype AI Agent untuk salah satu kebutuhan berikut:

• Data Center Design Assistant
• Engineering Document Analyzer
• Technical Specification Assistant
• Design Review Assistant
• Engineering Calculation Assistant
• Electrical Engineering Assistant
• HVAC/Cooling Engineering Assistant
• Technical Reporting Assistant

14. Implementation & Action Plan

• Identifikasi AI use case di perusahaan
• Menentukan priority use case
• Menilai data dan technology readiness
• Menentukan kebutuhan tools dan resources
• Menentukan workflow implementasi
• KPI untuk AI-enabled engineering
• Penyusunan AI Agent Implementation Roadmap
• Presentasi project dan feedback

OUTPUT PELATIHAN

Peserta diharapkan menghasilkan:

• AI Use Case untuk Data Center Engineering
• AI Agent Workflow Design
• Engineering Prompt Library
• Prototype/konsep AI Agent
• AI-enabled Engineering Workflow
• AI Implementation Roadmap
• Rekomendasi penerapan AI di lingkungan Data Center Design & Engineering

Trainer : Spectracentre Trainer Team