Continual Learning and Model Update Strategies for Fine-Tuned Models Training Course

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional pembelajaran mesin tingkat lanjut yang ingin menguasai teknik pembelajaran transfer mutakhir dan menerapkannya pada masalah dunia nyata yang kompleks.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami konsep dan metodologi lanjutan dalam pembelajaran transfer.
• Menerapkan teknik adaptasi spesifik domain untuk model yang telah dilatih sebelumnya.
• Terapkan pembelajaran berkelanjutan untuk mengelola tugas dan kumpulan data yang terus berkembang.
• Kuasai penyempurnaan multitugas untuk meningkatkan kinerja model di seluruh tugas.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin menerapkan model yang disetel dengan baik secara andal dan efisien.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami tantangan dalam menerapkan model yang disesuaikan ke dalam produksi.
• Kontainerisasi dan terapkan model menggunakan alat seperti Docker dan Kubernetes.
• Terapkan pemantauan dan pencatatan untuk model yang diterapkan.
• Optimalkan model untuk latensi dan skalabilitas dalam skenario dunia nyata.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat menengah yang ingin memperoleh keterampilan praktis dalam menyesuaikan model AI untuk tugas keuangan penting.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami dasar-dasar penyempurnaan untuk aplikasi keuangan.
• Memanfaatkan model yang telah dilatih sebelumnya untuk tugas-tugas spesifik domain dalam keuangan.
• Terapkan teknik untuk deteksi penipuan, penilaian risiko, dan pembuatan saran keuangan.
• Pastikan kepatuhan terhadap peraturan keuangan seperti GDPR dan SOX.
• Terapkan keamanan data dan praktik AI yang etis dalam aplikasi keuangan.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat menengah hingga tingkat lanjut yang ingin menyesuaikan model terlatih untuk tugas dan kumpulan data tertentu.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami prinsip fine-tuning dan penerapannya.
• Siapkan kumpulan data untuk menyempurnakan model yang telah dilatih sebelumnya.
• Menyempurnakan model bahasa besar (LLM) untuk tugas NLP.
• Mengoptimalkan kinerja model dan mengatasi tantangan umum.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk pengembang tingkat menengah dan praktisi AI yang ingin menerapkan strategi penyempurnaan untuk model besar tanpa memerlukan sumber daya komputasi yang besar.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami prinsip Adaptasi Tingkat Rendah (LoRA).
• Terapkan LoRA untuk penyempurnaan model besar yang efisien.
• Mengoptimalkan penyempurnaan untuk lingkungan dengan keterbatasan sumber daya.
• Mengevaluasi dan menerapkan model yang disesuaikan LoRA untuk aplikasi praktis.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin menguasai penyempurnaan model multimoda untuk solusi AI yang inovatif.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami arsitektur model multimoda seperti CLIP dan Flamingo.
• Menyiapkan dan memproses terlebih dahulu kumpulan data multimoda secara efektif.
• Menyempurnakan model multimoda untuk tugas tertentu.
• Mengoptimalkan model untuk aplikasi dan kinerja dunia nyata.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur dalam Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat menengah yang ingin meningkatkan proyek NLP mereka melalui penyempurnaan model bahasa yang telah dilatih sebelumnya secara efektif.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami dasar-dasar penyempurnaan untuk tugas-tugas NLP.
• Menyempurnakan model yang telah dilatih sebelumnya seperti GPT, BERT, dan T5 untuk aplikasi NLP tertentu.
• Optimalkan hiperparameter untuk meningkatkan kinerja model.
• Mengevaluasi dan menerapkan model yang disempurnakan pada skenario dunia nyata.

This instructor-led, live training in Indonesia (online or onsite) is aimed at advanced-level data scientists and AI engineers in the financial sector who wish to fine-tune models for applications such as credit scoring, fraud detection, and risk modeling using domain-specific financial data.

By the end of this training, participants will be able to:

• Fine-tune AI models on financial datasets for improved fraud and risk prediction.
• Apply techniques such as transfer learning, LoRA, and regularization to enhance model efficiency.
• Integrate financial compliance considerations into the AI modeling workflow.
• Deploy fine-tuned models for production use in financial services platforms.

This instructor-led, live training in Indonesia (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level medical AI developers and data scientists who wish to fine-tune models for clinical diagnosis, disease prediction, and patient outcome forecasting using structured and unstructured medical data.

By the end of this training, participants will be able to:

• Fine-tune AI models on healthcare datasets including EMRs, imaging, and time-series data.
• Apply transfer learning, domain adaptation, and model compression in medical contexts.
• Address privacy, bias, and regulatory compliance in model development.
• Deploy and monitor fine-tuned models in real-world healthcare environments.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk peneliti AI tingkat lanjut, insinyur pembelajaran mesin, dan pengembang yang ingin menyempurnakan model DeepSeek LLM untuk membuat aplikasi AI khusus yang disesuaikan dengan industri, domain, atau kebutuhan bisnis tertentu.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami arsitektur dan kemampuan model DeepSeek, termasuk DeepSeek-R1 dan DeepSeek-V3.
• Menyiapkan himpunan data dan melakukan praproses data untuk penyempurnaan.
• Sempurnakan DeepSeek LLM untuk aplikasi spesifik domain.
• Optimalkan dan terapkan model yang disesuaikan secara efisien.

This instructor-led, live training in Indonesia (online or onsite) is aimed at advanced-level defense AI engineers and military technology developers who wish to fine-tune deep learning models for use in autonomous vehicles, drones, and surveillance systems while meeting stringent security and reliability standards.

By the end of this training, participants will be able to:

• Fine-tune computer vision and sensor fusion models for surveillance and targeting tasks.
• Adapt autonomous AI systems to changing environments and mission profiles.
• Implement robust validation and fail-safe mechanisms in model pipelines.
• Ensure alignment with defense-specific compliance, safety, and security standards.

This instructor-led, live training in Indonesia (online or onsite) is aimed at intermediate-level legal tech engineers and AI developers who wish to fine-tune language models for tasks like contract analysis, clause extraction, and automated legal research in legal service environments.

By the end of this training, participants will be able to:

• Prepare and clean legal documents for fine-tuning NLP models.
• Apply fine-tuning strategies to improve model accuracy on legal tasks.
• Deploy models to assist with contract review, classification, and research.
• Ensure compliance, auditability, and traceability of AI outputs in legal contexts.

Pelatihan berorientasi instruktur ini di Indonesia (daring atau tatap muka) ditujukan untuk insinyur pembelajaran mesin tingkat menengah hingga lanjutan, pengembang AI, dan ilmuwan data yang ingin belajar cara menggunakan QLoRA untuk mengoptimalkan model besar secara efisien untuk tugas spesifik dan kustomisasi.

Selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengerti teori di balik QLoRA dan teknik kuantifikasi untuk LLM (Large Language Models).
• Melaksanakan QLoRA dalam pengoptimalan model bahasa besar untuk aplikasi spesifik domain.
• Memaksimalkan performa pengoptimalan pada sumber daya komputasional terbatas menggunakan kuantifikasi.
• Mengimplementasikan dan mengevaluasi model yang dioptimalkan dalam aplikasi dunia nyata secara efisien.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk pengembang AI embedded tingkat menengah dan spesialis komputasi edge yang ingin memperbaiki dan mengoptimalkan model AI ringan untuk dideploy pada perangkat dengan sumber daya terbatas.

Selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memilih dan menyesuaikan model pre-trained yang cocok untuk deploy edge.
• Menerapkan kuantisasi, pemangkasan, dan teknik kompresi lainnya untuk mengurangi ukuran model dan latensi.
• Mempolakan model menggunakan transfer learning untuk performa spesifik tugas.
• Deploy model yang dioptimalkan pada platform perangkat edge nyata.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk praktisi ML tingkat menengah dan pengembang AI yang ingin memperhalus dan mendeploy model open-weight seperti LLaMA, Mistral, dan Qwen untuk aplikasi bisnis atau internal tertentu.

Selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengerti ekosistem dan perbedaan antara LLM sumber terbuka.
• Mempersiapkan dataset dan konfigurasi pemulusan untuk model seperti LLaMA, Mistral, dan Qwen.
• Mengeksekusi pipa pemulusan menggunakan Hugging Face Transformers dan PEFT.
• Menilai, menyimpan, dan mendeploy model yang telah dipermulus dalam lingkungan yang aman.