Bayangkan proses penemuan obat yang dulu memakan waktu bertahun-tahun—bahkan puluhan tahun—kini dapat dipercepat secara signifikan berkat kecerdasan buatan. Kecerdasan Buatan (AI) dan Machine Learning tidak lagi menjadi wacana masa depan dalam dunia farmasi — mereka adalah kenyataan yang sedang membentuk ulang cara ilmuwan menemukan senyawa baru, memprediksi interaksi obat-target, hingga mengoptimalkan praktik farmasi klinis sehari-hari.
Mengapa Course Ini Penting?
Industri farmasi global sedang bergerak cepat meninggalkan pendekatan trial-and-error konvensional menuju metode berbasis data yang lebih presisi, efisien, dan cerdas. Jika kamu seorang mahasiswa farmasi, praktisi klinis, peneliti, maupun profesional industri — memahami bagaimana AI bekerja dalam konteks farmasi bukan lagi sekadar nilai tambah, melainkan kompetensi esensial masa kini.
Apa yang Akan Anda Pelajari?
Dalam 5 sesi pembelajaran, kamu akan diajak memahami perjalanan penerapan AI dalam farmasi — mulai dari konsep dasar predictive AI dan machine learning, eksplorasi data farmasi (Exploratory Data Analysis), klasifikasi berbasis AI, hingga penerapannya secara nyata dalam farmasi klinis dan industri farmasi
Cara Belajar yang Fleksibel dan Interaktif
Sepenuhnya daring, self-paced, dan tanpa batasan kuota peserta. Anda bebas menonton video pembelajaran, membaca materi, mengerjakan latihan coding, dan menyelesaikan kuis interaktif kapan pun dan di mana pun — dengan estimasi total waktu belajar sekitar 15 jam.
📌 Format: Daring Asinkron (belajar kapan saja, di mana saja)
📌 Bahasa Pengantar: Bahasa Indonesia
📌 Pendekatan: Student-Centered Active Learning
📌 Cocok untuk: Mahasiswa farmasi, apoteker, peneliti, dan masyarakat umum yang tertarik pada persimpangan teknologi dan kesehatan
Peserta yang menyelesaikan seluruh rangkaian pembelajaran dan memenuhi nilai kelulusan akan memperoleh sertifikat penyelesaian resmi dari Universitas Indonesia.
Jangan hanya menjadi penonton dalam revolusi AI di bidang farmasi — jadilah bagian dari yang menciptakannya.
🚀 Daftar sekarang dan mulai perjalanan Anda memahami masa depan inovasi farmasi!
- Teacher: Sekar Ayu Fajriyyah Cahyani
- Teacher: Annisa Lazuardi Larasati
- Teacher: Callista Andinie Mulyadi
- Teacher: Syahla Nazhifah
- Teacher: Reviewer OOC 4
- Teacher: Rezi Rezi
Setelah menyelesaikan mata kuliah ini, mahasiswa diharapkan mampu:
1. Menjelaskan konsep dasar kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin serta relevansinya dalam penelitian farmasi dan penemuan obat.
2. Mendeskripsikan penerapan kecerdasan buatan prediktif dalam ilmu farmasi, termasuk analisis data biologis, prediksi interaksi obat–target, dan pemodelan aktivitas farmakologis.
3. Mendiskusikan penerapan kecerdasan buatan di industri farmasi maupun farmasi klinis, khususnya dalam mendukung pengambilan keputusan berbasis data dan terapi presisi.