Fine-Tuning Multimodal 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 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.

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.

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.

Instruksi langsung ini dalam Indonesia (daring atau tatap muka) ditujukan untuk insinyur pembelajaran mesin tingkat lanjut dan peneliti AI yang ingin menerapkan RLHF untuk menyetel model AI besar dengan kinerja, keselamatan, dan sinkronisasi yang lebih baik.

Selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengerti dasar teoritis dari RLHF dan mengapa hal itu penting dalam pengembangan AI modern.
• Menerapkan model reward berdasarkan umpan balik manusia untuk memandu proses pembelajaran reforisasi.
• Menyetel model bahasa besar menggunakan teknik RLHF untuk menyinkronkan output dengan preferensi manusia.
• Menerapkan praktik terbaik untuk menskalakan alur kerja RLHF untuk sistem AI bergrade produksi.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk para profesional tingkat lanjut yang ingin menguasai teknik untuk mengoptimalkan model besar guna melakukan penyempurnaan dengan biaya yang efektif dalam skenario dunia nyata.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami tantangan dalam menyempurnakan model besar.
• Terapkan teknik pelatihan terdistribusi ke model besar.
• Memanfaatkan kuantisasi dan pemangkasan model untuk efisiensi.
• Mengoptimalkan pemanfaatan perangkat keras untuk tugas-tugas penyempurnaan.
• Terapkan model yang disempurnakan secara efektif di lingkungan produksi.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat menengah yang ingin memanfaatkan kekuatan rekayasa cepat dan pembelajaran beberapa langkah untuk mengoptimalkan kinerja LLM untuk aplikasi di dunia nyata.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami prinsip rekayasa cepat dan pembelajaran beberapa langkah.
• Rancang perintah yang efektif untuk berbagai tugas NLP.
• Memanfaatkan teknik few-shot untuk mengadaptasi LLM dengan data minimal.
• Mengoptimalkan kinerja LLM untuk aplikasi praktis.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional pembelajaran mesin tingkat pemula hingga menengah yang ingin memahami dan menerapkan teknik pembelajaran transfer untuk meningkatkan efisiensi dan kinerja dalam proyek AI.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami konsep inti dan manfaat pembelajaran transfer.
• Jelajahi model pra-terlatih yang populer dan aplikasinya.
• Melakukan penyempurnaan model yang telah dilatih sebelumnya untuk tugas khusus.
• Terapkan pembelajaran transfer untuk memecahkan masalah dunia nyata dalam NLP dan visi komputer.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk para profesional tingkat lanjut yang ingin menyempurnakan keterampilan mereka dalam mendiagnosis dan memecahkan tantangan penyempurnaan untuk model pembelajaran mesin.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mendiagnosis masalah seperti overfitting, underfitting, dan ketidakseimbangan data.
• Menerapkan strategi untuk meningkatkan konvergensi model.
• Mengoptimalkan penyempurnaan jalur pipa untuk performa yang lebih baik.
• Debug proses pelatihan menggunakan alat dan teknik praktis.