Fine-Tuning for Natural Language Processing (NLP) Training Course
Penyempurnaan model yang telah dilatih sebelumnya untuk tugas NLP memungkinkan pengembang memanfaatkan representasi bahasa yang canggih untuk aplikasi tertentu seperti analisis sentimen, peringkasan, dan penerjemahan mesin. Kursus ini menawarkan panduan mendalam tentang proses penyempurnaan untuk model seperti GPT, BERT, dan T5, yang mencakup teknik utama dan praktik terbaik untuk mencapai solusi NLP berkinerja tinggi.
Pelatihan langsung yang dipandu instruktur ini (daring atau di tempat) 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.
Format Kursus
- Kuliah dan diskusi interaktif.
- Banyak latihan dan praktik.
- Implementasi langsung di lingkungan lab langsung.
Opsi Kustomisasi Kursus
- Untuk meminta pelatihan khusus untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengaturnya.
Course Outline
Pengantar Penyetelan Halus NLP
- Apa itu fine-tuning?
- Manfaat penyempurnaan model bahasa yang telah dilatih sebelumnya
- Tinjauan umum model pra-latihan yang populer (GPT, BERT, T5)
Memahami Tugas NLP
- Analisis sentimen
- Ringkasan teks
- Terjemahan mesin
- Pengenalan Entitas Bernama (NER)
Menyiapkan Lingkungan
- Menginstal dan mengkonfigurasi Python dan perpustakaan
- Menggunakan Hugging Face Transformer untuk tugas NLP
- Memuat dan menjelajahi model yang telah dilatih sebelumnya
Teknik Penyetelan Halus
- Mempersiapkan kumpulan data untuk tugas NLP
- Tokenisasi dan pemformatan input
- Penyetelan halus untuk tugas klasifikasi, pembuatan, dan penerjemahan
Mengoptimalkan Kinerja Model
- Memahami kecepatan pembelajaran dan ukuran batch
- Menggunakan teknik regularisasi
- Mengevaluasi kinerja model dengan metrik
Praktikum Praktikum
- Menyempurnakan BERT untuk analisis sentimen
- Menyempurnakan T5 untuk ringkasan teks
- Penyetelan halus GPT untuk terjemahan mesin
Menerapkan Model yang Disempurnakan
- Mengekspor dan menyimpan model
- Mengintegrasikan model ke dalam aplikasi
- Dasar-dasar penerapan model pada platform cloud
Tantangan dan Praktik Terbaik
- Menghindari overfitting selama fine-tuning
- Menangani kumpulan data yang tidak seimbang
- Memastikan reproduktifitas dalam eksperimen
Tren Masa Depan dalam Penyempurnaan NLP
- Model pra-latihan yang muncul
- Kemajuan dalam pembelajaran transfer untuk NLP
- Menjelajahi aplikasi NLP multimodal
Ringkasan dan Langkah Berikutnya
Requirements
- Pemahaman dasar tentang konsep NLP
- Pengalaman dengan pemrograman Python
- Keakraban dengan kerangka kerja pembelajaran mendalam seperti TensorFlow atau PyTorch
Hadirin
- Ilmuwan data
- Insinyur NLP
Open Training Courses require 5+ participants.
Fine-Tuning for Natural Language Processing (NLP) Training Course - Booking
Fine-Tuning for Natural Language Processing (NLP) Training Course - Enquiry
Fine-Tuning for Natural Language Processing (NLP) - Consultancy Enquiry
Consultancy Enquiry
Upcoming Courses (Minimal 5 peserta)
Related Courses
Advanced Techniques in Natural Language Generation (NLG)
14 HoursPelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat menengah yang ingin meningkatkan keterampilan mereka dalam menghasilkan teks berkualitas tinggi, mirip manusia menggunakan metode NLG tingkat lanjut.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Memahami teknik tingkat lanjut untuk menghasilkan teks bahasa alami.
- Menerapkan dan menyempurnakan model berbasis transformator untuk NLG.
- Optimalkan keluaran NLG untuk kelancaran, koherensi, dan relevansi.
- Mengevaluasi kualitas teks yang dihasilkan menggunakan metrik otomatis dan manusia.
AI Automation with n8n and LangChain
14 HoursPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ditujukan untuk pengembang dan profesional TI dari semua tingkat keahlian yang ingin mengotomatiskan tugas dan proses menggunakan AI tanpa menulis kode ekstensif.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
- Rancang dan implementasikan alur kerja yang kompleks menggunakan antarmuka pemrograman visual n8n.
- Integrasikan kemampuan AI ke dalam alur kerja menggunakan LangChain.
- Bangun chatbot khusus dan asisten virtual untuk berbagai kasus penggunaan.
- Lakukan analisis dan pemrosesan data tingkat lanjut dengan agen AI.
Automating Workflows with LangChain and APIs
14 HoursPelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk analis bisnis dan insinyur otomasi tingkat pemula yang ingin memahami cara menggunakan LangChain dan API untuk mengotomatiskan tugas dan alur kerja yang berulang.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Memahami dasar-dasar integrasi API dengan LangChain.
- Otomatisasi alur kerja berulang menggunakan LangChain dan Python.
- Manfaatkan LangChain untuk menghubungkan berbagai API untuk proses bisnis yang efisien.
- Buat dan otomatisasi alur kerja khusus menggunakan API dan kemampuan otomatisasi LangChain.
Building Conversational Agents with LangChain
14 HoursPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat menengah yang ingin memperdalam pemahaman mereka tentang agen percakapan dan menerapkan LangChain pada kasus penggunaan dunia nyata.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Memahami dasar-dasar LangChain dan penerapannya dalam membangun agen percakapan.
- Mengembangkan dan menyebarkan agen percakapan menggunakan LangChain.
- Integrasikan agen percakapan dengan API dan layanan eksternal.
- Terapkan teknik Natural Language Processing (NLP) untuk meningkatkan kinerja agen percakapan.
Building Private AI Workflows with Ollama
14 HoursPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin menerapkan alur kerja berbasis AI yang aman dan efisien menggunakan Ollama.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Terapkan dan konfigurasikan Ollama untuk pemrosesan AI pribadi.
- Integrasikan model AI ke dalam alur kerja perusahaan yang aman.
- Optimalkan kinerja AI sambil menjaga privasi data.
- Otomatisasi proses bisnis dengan kemampuan AI di tempat.
- Memastikan kepatuhan terhadap kebijakan keamanan dan tata kelola perusahaan.
Deploying and Optimizing LLMs with Ollama
14 HoursPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat menengah yang ingin menerapkan, mengoptimalkan, dan mengintegrasikan LLM menggunakan Ollama.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Siapkan dan terapkan LLM menggunakan Ollama.
- Optimalkan model AI untuk kinerja dan efisiensi.
- Memanfaatkan akselerasi GPU untuk meningkatkan kecepatan inferensi.
- Integrasikan Ollama ke dalam alur kerja dan aplikasi.
- Pantau dan pertahankan kinerja model AI dari waktu ke waktu.
Ethical Considerations in AI Development with LangChain
21 HoursPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk peneliti AI tingkat lanjut dan pembuat kebijakan yang ingin mengeksplorasi implikasi etis dari pengembangan AI dan mempelajari cara menerapkan pedoman etika saat membangun solusi AI dengan LangChain.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Identifikasi masalah etika utama dalam pengembangan AI dengan LangChain.
- Memahami dampak AI pada masyarakat dan proses pengambilan keputusan.
- Mengembangkan strategi untuk membangun sistem AI yang adil dan transparan.
- Terapkan pedoman AI yang etis ke dalam proyek berbasis LangChain.
Enhancing User Experience with LangChain in Web Apps
14 HoursPelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk pengembang web dan desainer UX tingkat menengah yang ingin memanfaatkan LangChain untuk membuat aplikasi web yang intuitif dan ramah pengguna.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Memahami konsep dasar LangChain dan perannya dalam meningkatkan pengalaman pengguna web.
- Terapkan LangChain di aplikasi web untuk membuat antarmuka yang dinamis dan responsif.
- Integrasikan API ke dalam aplikasi web untuk meningkatkan interaktivitas dan keterlibatan pengguna.
- Optimalkan pengalaman pengguna menggunakan fitur kustomisasi lanjutan LangChain.
- Menganalisis data perilaku pengguna untuk menyempurnakan kinerja dan pengalaman aplikasi web.
Fine-Tuning and Customizing AI Models on Ollama
14 HoursPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin menyempurnakan dan menyesuaikan model AI di Ollama untuk peningkatan kinerja dan aplikasi khusus domain.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Siapkan lingkungan yang efisien untuk menyempurnakan model AI pada Ollama.
- Menyiapkan kumpulan data untuk penyempurnaan yang diawasi dan pembelajaran penguatan.
- Optimalkan model AI untuk kinerja, akurasi, dan efisiensi.
- Terapkan model yang disesuaikan dalam lingkungan produksi.
- Mengevaluasi perbaikan model dan memastikan ketahanan.
Introduction to Natural Language Generation (NLG)
14 HoursPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat pemula yang ingin mempelajari dasar-dasar NLG dan perannya dalam AI dan pembuatan konten.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Memahami konsep dasar Pembangkitan Bahasa Alami.
- Jelajahi aplikasi NLG di berbagai industri.
- Pelajari teknik dasar untuk menghasilkan teks seperti manusia menggunakan AI.
- Bekerja dengan pustaka dan model Python untuk menghasilkan teks.
LangChain: Building AI-Powered Applications
14 HoursPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ditujukan untuk pengembang tingkat menengah dan insinyur perangkat lunak yang ingin membangun aplikasi bertenaga AI menggunakan kerangka LangChain.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
- Memahami dasar-dasar LangChain dan komponennya.
- Integrasikan LangChain dengan model bahasa besar (LLM) seperti GPT-4.
- Bangun aplikasi AI modular menggunakan LangChain.
- Memecahkan masalah umum dalam aplikasi LangChain.
Integrating LangChain with Cloud Services
14 HoursPelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk insinyur data tingkat lanjut dan DevOps profesional yang ingin memanfaatkan kemampuan LangChain dengan mengintegrasikannya dengan berbagai layanan cloud.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Integrasikan LangChain dengan platform cloud utama seperti AWS, Azure, dan Google Cloud.
- Memanfaatkan API dan layanan berbasis cloud untuk meningkatkan aplikasi bertenaga LangChain.
- Skalakan dan terapkan agen percakapan ke cloud untuk interaksi waktu nyata.
- Terapkan praktik terbaik pemantauan dan keamanan di lingkungan cloud.
LangChain for Data Analysis and Visualization
14 HoursPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional data tingkat menengah yang ingin menggunakan LangChain untuk meningkatkan kemampuan analisis dan visualisasi data mereka.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Otomatisasi pengambilan dan pembersihan data menggunakan LangChain.
- Melakukan analisis data lanjutan menggunakan Python dan LangChain.
- Buat visualisasi dengan Matplotlib dan pustaka Python lain yang terintegrasi dengan LangChain.
- Memanfaatkan LangChain untuk menghasilkan wawasan bahasa alami dari analisis data.
LangChain Fundamentals
14 HoursPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ditujukan untuk pengembang dan insinyur perangkat lunak tingkat pemula hingga menengah yang ingin mempelajari konsep inti dan arsitektur LangChain dan memperoleh keterampilan praktis untuk membangun AI- aplikasi bertenaga.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
- Pahami prinsip dasar LangChain.
- Siapkan dan konfigurasikan lingkungan LangChain.
- Pahami arsitektur dan bagaimana LangChain berinteraksi dengan model bahasa besar (LLM).
- Kembangkan aplikasi sederhana menggunakan LangChain.
Getting Started with Ollama: Running Local AI Models
7 HoursPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat pemula yang ingin menginstal, mengonfigurasi, dan menggunakan Ollama untuk menjalankan model AI di mesin lokal mereka.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Memahami dasar-dasar Ollama dan kemampuannya.
- Siapkan Ollama untuk menjalankan model AI lokal.
- Menyebarkan dan berinteraksi dengan LLM menggunakan Ollama.
- Optimalkan kinerja dan penggunaan sumber daya untuk beban kerja AI.
- Jelajahi kasus penggunaan untuk penerapan AI lokal di berbagai industri.