API Cerdas dengan Supabase dan Cloudinary: Implementasi Praktis Model AI

Uncategorized
Wishlist Share
Share Course
Page Link
Share On Social Media

About Course

Workshop intensif 3 hari yang akan memandu peserta untuk membangun REST API modern dan cerdas dari awal. Peserta akan belajar cara mengimplementasikan model AI (TensorFlow.js) ke dalam backend yang ditulis dengan TypeScript, mengelola unggahan file gambar dengan Cloudinary, dan menyimpan riwayat prediksi secara permanen menggunakan database Supabase dengan Prisma.

 

Berikut untuk grup belajarnya: Grup Belajar

Course Content

Fondasi API dan Penanganan File di TypeScript
Hari pertama akan difokuskan untuk membangun fondasi yang kokoh. Peserta akan belajar cara menginisialisasi proyek backend modern menggunakan TypeScript dan Express.js. Kita akan menyusun struktur folder proyek yang bersih dan profesional, lalu langsung masuk ke praktik untuk mengimplementasikan fungsionalitas inti pertama: menangani unggahan file gambar dari pengguna menggunakan middleware Multer.

  • Pre-Test: Topik 1 – Fondasi API & Penanganan File di TypeScript
  • Arsitektur Aplikasi & Setup Lingkungan TypeScript
  • Membangun Server Express.js dan Struktur Proyek
  • Membuat Rute dan Controller Pertama
  • Implementasi Unggahan File dengan Multer
  • Post-Test: Topik 1 – Fondasi API & Penanganan File di TypeScript

Integrasi Model AI dan Penyimpanan Cloud
Pada hari kedua, kita akan mulai menambahkan "kecerdasan" pada API kita. Peserta akan belajar cara memuat dan menjalankan model machine learning yang sudah disiapkan menggunakan TensorFlow.js untuk melakukan prediksi pada gambar yang diunggah. Selain itu, kita akan mengintegrasikan API dengan layanan Cloudinary untuk menyimpan aset gambar secara permanen di cloud, sebuah praktik standar di industri.

Persistensi Data dan Finalisasi Proyek
Hari terakhir akan fokus untuk membuat aplikasi kita memiliki "ingatan" permanen dan siap produksi. Peserta akan belajar cara menghubungkan API ke database Supabase menggunakan Prisma sebagai ORM. Kita akan memodifikasi controller untuk menyimpan setiap hasil prediksi ke dalam database. Sesi akan ditutup dengan finalisasi proyek, termasuk manajemen environment variable yang aman dan pengenalan konsep otentikasi untuk melindungi API.

Assignment Akhir
Tugas ini bertujuan untuk menguji kemampuan Anda dalam mengimplementasikan fungsionalitas baru pada REST API yang sudah ada. Anda akan menambahkan fitur untuk melihat riwayat semua prediksi yang telah berhasil disimpan ke dalam database.

Student Ratings & Reviews

No Review Yet
No Review Yet