X

Welcome To Our Best Cleaning Company

We’re Cleaning for you Since 1987, Providing the Best Services for Our Customers. Meet Our Experienced & Professional Team, Professional Customer Service.

Conatct Us

Newsletter Subscription

logo
  • Generative AI and LLM
  • Generative AI and LLM
  • Generative AI and LLM

Generative AI and LLM

Tentang Program

Program ini untuk persiapan mengambil sertifikasi Generative AI dan LLM Associate, disini kami mempersiapkan keterampilan dan pengetahuan yang diperlukan untuk membangun dan menerapkan aplikasi menggunakan Large Language Models (LLM). Materi yang dipelajari mencakup aspek dasar Generative AI serta praktik penerapan LLM.

Alur Belajar

01

Pre-Class (Guideline)

Pre-Class (Guideline)

Panduan awal untuk mempersiapkan peserta sebelum kelas dimulai.

05

Final Project Portfolio

Final Project Portfolio

Proyek akhir yang mencakup semua yang telah dipelajari, disusun dalam sebuah portofolio.

02

Pre-test (Penilaian)

Pre-test (Penilaian)

Tes awal untuk menilai pengetahuan dasar peserta sebelum memulai materi

06

Exam Registration

Exam Registration

Informasi dan panduan untuk mendaftar ujian sertifikasi.

03

Self Paced Preparation

Self Paced Preparation

Persiapan mandiri yang memungkinkan peserta belajar sesuai kecepatan masing-masing.

07

Certification Exam

Certification Exam

Ujian sertifikasi untuk menilai kompetensi peserta dan kelayakan mendapatkan sertifikat.

04

Live Class via Zoom

Live Class via Zoom

Kelas langsung yang diadakan melalui Zoom untuk pembelajaran interaktif.

Topik Bootcamp

  • Pengenalan Generative AI

    1. Pengenalan mendalam tentang konsep Generative AI.
    2. Bagaimana model AI dapat menghasilkan teks, gambar, atau bahkan musik baru.
    3. Contoh-contoh aplikasi Generative AI dalam kehidupan sehari-hari.

  • Dasar-dasar Deep Learning

    1. Konsep dasar jaringan saraf tiruan.
    2. Algoritma backpropagation untuk melatih model.
    3. Jenis-jenis lapisan dalam jaringan saraf (fully connected, convolutional, recurrent).
    4. Penerapan pembelajaran mendalam dalam berbagai bidang, seperti pengenalan gambar dan pemrosesan bahasa alami.

  • Pengembangan Aplikasi Cepat Menggunakan LLM

    1. Memahami apa itu Large Language Model (LLM) dan kegunaannya.
    2. Cara memanfaatkan API LLM untuk membangun aplikasi dengan cepat.
    3. Teknik fine-tuning LLM untuk tugas-tugas spesifik.
    4. Contoh-contoh aplikasi yang dapat dibangun dengan LLM, seperti chatbot dan mesin pencarian.

  • Kustomisasi Large Language Model (LLM) yang Efisien

    1. Strategi untuk menyesuaikan LLM dengan kebutuhan spesifik.
    2. Teknik-teknik transfer learning dan few-shot learning.
    3. Mengatasi masalah overfitting dan underfitting dalam kustomisasi LLM.
    4. Evaluasi kinerja model LLM yang telah dikustomisasi.

  • Pengenalan Transformer-Based Natural Language Processing

    1. Arsitektur transformer dan keunggulannya dalam pemrosesan bahasa alami.
    2. Penerapan transformer dalam model-model seperti BERT, GPT, dan T5.
    3. Tugas-tugas pemrosesan bahasa alami yang umum, seperti terjemahan mesin dan summarization.

  • Teknik Prompt dengan LLaMA-2

    1. Memahami pentingnya prompt engineering dalam LLM.
    2. Cara merancang prompt yang efektif untuk mendapatkan hasil yang diinginkan.
    3. Teknik-teknik advanced prompt engineering seperti chain-of-thought prompting dan few-shot prompting.
    4. Penerapan prompt engineering dalam berbagai aplikasi, seperti pembuatan konten kreatif dan debugging kode.

  • Membangun RAG Agents dengan LLMs

    1. Konsep Retrieval-Augmented Generation (RAG) dan manfaatnya.
    2. Cara membangun sistem RAG yang efektif.
    3. Integrasi LLM dengan sistem pencarian informasi.
    4. Aplikasi RAG dalam menjawab pertanyaan kompleks dan menghasilkan teks yang informatif.

  • Meningkatkan LLM Anda Menggunakan Retrieval-Augmented Generation

    1. Meningkatkan kualitas output LLM dengan menggunakan informasi tambahan dari database.
    2. Teknik-teknik retrieval yang efektif untuk mendukung LLM.
    3. Evaluasi kinerja LLM yang telah ditingkatkan dengan RAG.

Topik Soft-skill

Keterampilan yang Diperoleh

  • Dasar-dasar Generative AI dan LLM
  • Kustomisasi LLM yang Efisien
  • Transformer-Based Natural Language Processing
  • Teknik Prompt dengan LLaMA-2
  • Pengembangan Aplikasi Cepat Menggunakan LLM
  • Membangun RAG Agents dengan LLMs
Go To Top