Kursus Pelatihan Python untuk Pengenalan Bahasa Alam (NLG)

Pelatihan 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.

Pelatihan langsung oleh instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan kepada ilmuwan data dan insinyur perangkat lunak yang ingin menggunakan Dask dengan ekosistem Python untuk membangun, meng skalakan, dan menganalisis dataset besar.

Setelah pelatihan ini selesai, peserta akan dapat:

• Mengatur lingkungan untuk memulai pengolahan data besar dengan Dask dan Python.
• Mengexploitasi fitur, perpustakaan, alat, dan API yang tersedia dalam Dask.
• Memahami bagaimana Dask mempercepat komputasi paralel di Python.
• Mempelajari cara meng skalakan ekosistem Python (Numpy, SciPy, dan Pandas) menggunakan Dask.
• Memaksimalkan lingkungan Dask untuk mempertahankan kinerja tinggi dalam menangani dataset besar.

Pelatihan ini, yang dibimbing oleh instruktur, dalam Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan untuk pengembang Python dan analis data tingkat menengah yang ingin meningkatkan keterampilan mereka dalam analisis dan manipulasi data menggunakan Pandas dan NumPy.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengatur lingkungan pengembangan yang mencakup Python, Pandas, dan NumPy.
• Membuat aplikasi analisis data menggunakan Pandas dan NumPy.
• Melakukan operasi pengaturan data, pengurutan, dan penyaringan tingkat lanjut.
• Melakukan operasi agregasi dan menganalisis data time series.
• Mengvisualisasikan data menggunakan Matplotlib dan perpustakaan visualisasi lainnya.
• Mendiagnosa dan mengoptimalkan kode analisis data mereka.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur, langsung (online atau tatap muka) ini ditujukan untuk pengembang yang ingin menggunakan stack FARM (FastAPI, React, dan MongoDB) untuk membangun aplikasi web dinamis, berkinerja tinggi, dan dapat diskalakan.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu untuk:

• Menyusun lingkungan pengembangan yang diperlukan yang mengintegrasikan FastAPI, React, dan MongoDB.
• Memahami konsep kunci, fitur, dan manfaat stack FARM.
• Mempelajari cara membangun REST API dengan FastAPI.
• Mempelajari cara merancang aplikasi interaktif dengan React.
• Mengembangkan, menguji, dan mengimplementasikan aplikasi (front end dan back end) menggunakan stack FARM.

Pelatihan yang dipandu instruktur ini di Indonesia (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan kepada pengembang yang ingin menggunakan FastAPI dengan Python untuk membangun, menguji, dan men-deploy API RESTful lebih mudah dan cepat.

Setelah pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengatur lingkungan pengembangan yang diperlukan untuk mengembangkan API dengan Python dan FastAPI.
• Membuat API lebih cepat dan mudah menggunakan perpustakaan FastAPI.
• Belajar cara membuat model data dan skema berdasarkan Pydantic dan OpenAPI.
• Menghubungkan API ke database menggunakan SQLAlchemy.
• Implementasikan keamanan dan autentikasi di API menggunakan alat-alat FastAPI.
• Membangun gambar kontainer dan men-deploy web API ke server cloud.

Pelatihan 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.

Tujuan dari kursus ini adalah untuk memberikan keterampilan dasar dalam menerapkan Machine Learning metode dalam praktek. Melalui penggunaan bahasa pemrograman Python dan berbagai perpustakaan, dan berdasarkan banyak contoh praktis, kursus ini mengajarkan bagaimana menggunakan blok bangunan yang paling penting Machine Learning, bagaimana membuat keputusan pemodelan data, menafsirkan output algoritma dan validasi hasil.

Tujuan kami adalah untuk memberi Anda keterampilan untuk memahami dan menggunakan alat-alat yang paling mendasar dari Machine Learning kotak alat dengan aman dan menghindari kegagalan umum dari Data Science aplikasi.

Tujuan dari kursus ini adalah untuk memberikan kemampuan umum dalam menerapkan metode Machine Learning secara praktis. Melalui penggunaan bahasa pemrograman Python dan berbagai perpustakaannya, serta berdasarkan banyak contoh praktis, kursus ini mengajarkan bagaimana menggunakan blok bangunan terpenting dari Machine Learning, membuat keputusan dalam pemodelan data, menafsirkan hasil algoritma, dan memvalidasi hasil.

Tujuan kami adalah memberikan keterampilan kepada Anda untuk memahami dan menggunakan alat-alat paling dasar dari kotak peralatan Machine Learning dengan percaya diri serta menghindari jebakan-jebakan umum dalam aplikasi Data Science.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk ilmuwan data dan pengembang yang ingin menggunakan Modin untuk membangun dan menerapkan komputasi paralel dengan Pandas untuk analisis data yang lebih cepat.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Siapkan lingkungan yang diperlukan untuk mulai mengembangkan Pandas alur kerja berskala dengan Modin.
• Memahami fitur, arsitektur, dan keuntungan Modin.
• Ketahui perbedaan antara Modin, Dask, dan Ray.
• Lakukan operasi Pandas lebih cepat dengan Modin.
• Terapkan seluruh API dan fungsi Pandas.

Pelatihan ini yang dikendalikan instruktur secara langsung di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin memahami teknik Natural Language Generation (NLG) yang dipimpin oleh AI untuk aplikasi chatbot dan asisten virtual.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami prinsip dasar NLG untuk AI berbicara.
• Menggunakan teknik pembelajaran mendalam untuk meningkatkan generasi dialog chatbot.
• Mengintegrasikan model NLG terdepan seperti GPT-3 ke dalam kerangka chatbot.
• Menerapkan AI kontekstual untuk meningkatkan keterkaitan dan aliran dalam percakapan.

Pelatihan langsung yang dipandu oleh instruktur ini, di Indonesia, didasarkan pada buku populer, "Automate the Boring Stuff with Python", oleh Al Sweigart. Ditujukan untuk pemula dan mencakup konsep pemrograman Python penting melalui latihan dan diskusi langsung yang praktis. Fokusnya adalah mempelajari cara menulis kode untuk secara dramatis meningkatkan produktivitas kantor.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mengetahui cara memprogram dalam Python dan menerapkan keterampilan baru ini untuk:

• Mengotomatiskan tugas dengan menulis program Python sederhana.
• Menulis program yang dapat melakukan pengenalan pola teks dengan "regular expressions".
• Membuat dan memperbarui spreadsheet Excel secara terprogram.
• Mem-parsing PDF dan dokumen Word.
• Merayapi situs web dan mengambil informasi dari sumber online.
• Menulis program yang mengirimkan notifikasi email.
• Menggunakan alat debugging Python untuk menyelesaikan bug dengan cepat.
• Mengontrol mouse dan keyboard secara terprogram untuk mengklik dan mengetik untuk Anda.

Pelatihan online langsung atau tatap muka di Indonesia ini, yang dipandu oleh instruktur, ditujukan bagi pengembang yang ingin mempelajari teknik pemrograman Python lanjutan, termasuk cara mengaplikasikan bahasa yang fleksibel ini untuk menyelesaikan masalah di bidang seperti aplikasi terdistribusi, analisis dan visualisasi data, pengembangan UI, dan scripting perawatan.

Kursus ini dirancang bagi mereka yang ingin mempelajari bahasa pemrograman Python. Penekanannya adalah pada bahasa Python, pustaka inti, serta pemilihan pustaka terbaik dan paling berguna yang dikembangkan oleh komunitas Python. Python mendorong bisnis dan digunakan oleh para ilmuwan di seluruh dunia – ini adalah salah satu bahasa pemrograman paling populer.

Kursus ini dapat disampaikan menggunakan versi Python 3.x terbaru dengan latihan praktis yang memanfaatkan kekuatan penuhnya. Kursus ini dapat disampaikan pada sistem operasi apa pun (semua varian UNIX, termasuk Linux dan Mac OS X, serta Microsoft Windows).

Latihan praktis menyusun sekitar 70% dari waktu kursus, dan sekitar 30% adalah demonstrasi dan presentasi. Diskusi dan pertanyaan dapat diajukan sepanjang kursus.

Catatan: pelatihan dapat disesuaikan dengan kebutuhan spesifik atas permintaan sebelumnya sebelum tanggal kursus yang diusulkan.

Selenium adalah kerangka kerja open-source untuk otomatisasi pengujian aplikasi web di berbagai browser. Dengan Selenium 4, API WebDriver yang ditingkatkan, locator relatif asli, dan dukungan grid yang lebih baik tersedia. Python menawarkan kesederhanaan dan integrasi kuat dengan kerangka kerja uji seperti Pytest, menjadikannya pilihan yang kuat untuk mengembangkan suite otomatisasi uji yang skalabel dan dapat dipelihara.

Pelatihan ini diarahkan kepada tester dan pengembang tingkat pemula hingga menengah yang ingin menggunakan Selenium dengan Python untuk melakukan otomatisasi pengujian aplikasi web dalam lingkungan dunia nyata. Pelatihan ini diselenggarakan secara langsung, baik online atau tatap muka.

Setelah pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menginstal dan mengonfigurasi Selenium dengan Python dalam lingkungan uji.
• Membangun skrip otomatisasi uji yang robust menggunakan Selenium WebDriver dan Pytest.
• Mengaplikasikan Model Objek Halaman (POM) untuk kerangka kerja uji yang dapat dipelihara.
• Menjalankan tes di berbagai browser menggunakan Selenium Grid.
• Mengintegrasikan tes otomatis dengan pipa CI/CD.
• Menyelesaikan masalah umum dan menerapkan praktik terbaik untuk stabilitas otomatisasi.

Format Pelatihan

• Ceramah interaktif dan diskusi.
• Banyak latihan dan praktik.
• Implementasi langsung dalam lingkungan live-lab.

Opsi Penyesuaian Pelatihan

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk membuat jadwal.

Pelatihan ini yang dibimbing instruktur secara langsung di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan untuk para profesional tingkat menengah yang ingin memperoleh keterampilan praktis dalam menggunakan NLG untuk otomatisasi ringkasan teks dan pengembangan konten.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu untuk:

• Memahami prinsip dasar NLG untuk ringkasan teks dan pengembangan konten.
• Menerapkan model NLG untuk meringkas dokumen dan artikel yang besar.
• Menggunakan model NLG yang sudah dilatih sebelumnya seperti GPT untuk pembuatan konten.
• Menerapkan teknik lanjut untuk menyesuaikan model NLG untuk tugas pengembangan konten tertentu.