Kreatifitas Dalam Menulis

💥 PROSES PEMBEJALARAN💥 1. sudah menggunakan kurikulum 2019, walaupun smt 4 dan 6 masih menggunakan kurikulum 2025, PR hya kurikulum 2019 ini harus menerapkan pengukuran CPL,karena sudah berbasis OBE, silakan akses  video tentang pengukuran CPL OBE 2. Sarana laboratorium komputer, sedang proses peremajaan komputer untuk 6 laboratorium, dan Laboratorium hardware telah mendapatkan sertifikat ISO 9001 SNI oleh sucofindo 3. Beberapa mahasiswa KIP telah melakukan pendampingan dan monitoring baik oleh prodi maupun oleh WD 3 💥 PRESTASI MAHASISWA💥 1. lomba akademik 2. non akademik 💥PENELITIAN DOSEN DAN MAHASISWA💥 1. Lolos hibah penelitian kemenristek dikti 💥 PENGABDIAN DOSEN DAN MAHASISWA💥 1.  💥 JABATAN AKADEMIK DOSEN💥 1.  💥 PRESTASI PRODI💥 💥 PKENDALA DAN PERMASALAHAN💥

  KEGIATAN PENDIDIKAN DAN LATIHAN ASESOR KOMPETENSI BNNSP 👉PRE DAY DIKLAT : INTERNALISASI ( 16 Juli 2025 )👈 Pemateri : Aris  Internalisasi Asesmen kompentensi adalah syarat utama untuk mengikuti diklat asesor kompetensi (Askom) , baik asesor yang sudah expired atau yang belum memiliki kompetensi dasar.  Based Diklat adsalah peta  kompetensi dasar. Ada 2 jenis yakni CBT dan CBA, CBT itu berbasis komputer sedangkan CBA adalah proses pengumpulan bukti dna diakhiri dengan membuat keputusan sejauh mana seseorang menunjukkan performa kerjanya sesuai dengan standar kompetensi. Asesor hanya mengumpulkan bukti-bukti dari asesi. Dari CBA keluar rekomendasi dari asesor, yang menentukan keputusan akhir adalah LSP nya. minimal syarat pelatihan askom maksimal 24, dan 1 asesor maksimal menguji 15-20, 1 orang master asesor menguji 12 orang.  Satu asesor hanya bisa menginduk pada satu LSP, bisa melakukan asesor ke LSP lain dengan surat peminjaman Asesor, tapi gak bisa di hari ...

  Apa itu DDPG? DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient) adalah algoritma Reinforcement Learning (RL) berbasis model-free, off-policy , yang digunakan untuk kontrol kontinu pada ruang aksi kontinu . DDPG merupakan pengembangan dari algoritma Deterministic Policy Gradient (DPG) dengan menggabungkan prinsip Deep Q-Network (DQN) menggunakan neural network sebagai fungsi aproksimasi. Karakteristik Utama DDPG ✅ Menggunakan Actor-Critic : Actor menghasilkan aksi deterministik a = μ ( s ∣ θ μ ) a = \mu(s|\theta^\mu) a = μ ( s ∣ θ μ ) . Critic mengevaluasi Q-value dari state-action pair Q ( s , a ∣ θ Q ) Q(s, a|\theta^Q) Q ( s , a ∣ θ Q ) . ✅ Menggunakan Target Network : Memiliki target actor dan target critic untuk stabilitas training, diperbarui secara soft update. ✅ Replay Buffer (Experience Replay) : Menyimpan pengalaman ( s , a , r , s ′ ) (s, a, r, s') ( s , a , r , s ′ ) untuk diambil secara acak saat training, sehingga mengurangi korelasi antar sampel. ...