Kerangka Materi
Hari 1
Pengenalan Generative AI dan Prompt Engineering
- Apa itu generative AI dan bagaimana perbedaannya dengan otomatisasi tradisional
- Peran prompt engineering dalam membentuk kualitas output AI
- Gambaran umum ekosistem alat teks, gambar, audio, dan video saat ini
- Di mana prompt engineering memberikan nilai bisnis
Fondasi Model AI untuk Pembuatan Teks dan Gambar
- Bagaimana model bahasa besar (large language models) dan model difusi bekerja secara sederhana
- Perbedaan antara data pelatihan, fine-tuning, dan prompting
- Kelebihan dan keterbatasan model yang telah dilatih sebelumnya (pre-trained)
- Mengapa arsitektur model mengubah cara kita menulis prompt
Membandingkan Asisten AI Terkemuka
- Microsoft Copilot, dengan keunggulan dalam integrasi Microsoft 365, alur kerja Word, Excel, Outlook, dan Teams, serta grounding data enterprise, namun memiliki keterbatasan dalam jangkauan kreatif dan kedalaman penalaran dibandingkan pesaing
- Google Gemini, dengan keunggulan dalam multimodalitas asli, integrasi Workspace, grounding pencarian waktu nyata, serta keterbatasan dalam inkonsistensi, ketersediaan regional, dan kepatuhan instruksi pada tugas kompleks
- ChatGPT, dengan keunggulan pada kematiaan ekosistem, GPT kustom, generasi gambar melalui DALL-E, mode suara, serta keterbatasan pada keandalan faktual tanpa grounding dan batasan penggunaan yang lebih ketat pada fitur premium
- Claude, dengan keunggulan dalam penanganan konteks panjang, penalaran nuansa, penulisan panjang, dan analisis yang jernih, serta keterbatasan pada lebar ekosistem alat dan generasi gambar
- Memilih alat yang tepat untuk tugas, audiens, atau batasan kepatuhan tertentu
- Penjelasan perbandingan langsung dari prompt yang sama di keempat asisten tersebut
Prinsip Desain Prompt yang Efektif
- Kejelasan, spesifikasi, dan konteks sebagai tiga pilar prompt yang baik
- Menyusun instruksi, nada, format, dan batasan
- Kesalahan umum yang dibuat pemula dan cara mengenalinya
- Iterasi dari prompt yang lemah menuju prompt yang berkinerja tinggi
Hari 2
Prompting Zero-Shot, One-Shot, dan Few-Shot
- Perbedaan antara ketiga pendekatan tersebut dan kapan masing-masing cocok digunakan
- Membaca perilaku model dan menyesuaikan contoh sesuai
- Mengajarkan model tugas baru hanya dengan menggunakan beberapa contoh yang dipilih dengan baik
- Latihan praktis di ChatGPT, Copilot, Gemini, dan Claude
Teknik Prompt Engineering Lanjutan
- Prompt kondisional dan sadar konteks untuk output yang bernuansa
- Transfer gaya, prompting persona, dan arahan kreatif
- Prompt chain-of-thought dan penalaran langkah demi langkah
- Mengurangi halusinasi, ambiguitas, dan bias dalam respons
Fine-Tuning Few-Shot Tanpa Kode
- Apa itu fine-tuning few-shot dan perbedaannya dengan pelatihan model penuh
- Menyesuaikan model ke tugas khusus menggunakan prompt berbasis contoh
- Kapan harus melakukan prompt engineering versus kapan fine-tuning menjadi investasi yang lebih baik
- Mengevaluasi kualitas output dan menyempurnakan secara iteratif
Pembuatan Teks Hiper-Realistis
- Menghasilkan teks dengan nada, suara, dan panjang yang terkontrol
- Membuat konten panjang, ringkasan, laporan, dan dokumen terstruktur
- Mempertahankan koherensi selama generasi multi-langkah
- Menggabungkan pola prompt untuk hasil yang dapat diulang dan sesuai dengan merek
Menerapkan Prompt Engineering ke Alur Kerja Bisnis
- Mengotomatisasi draf rutin, penelitian, dan triase informasi
- Tinjauan singkat mengenai penggunaan kasus dukungan pelanggan dan chatbot
- Mendesain template prompt yang dapat digunakan kembali oleh tim tanpa perlu pelatihan ulang
- Kontrol kualitas, logika eskalasi, dan titik pemeriksaan manusia dalam loop (human-in-the-loop)
Hari 3
Generasi dan Manipulasi Gambar
- Membandingkan DALL-E, Stable Diffusion, MidJourney, dan Leonardo AI
- Menulis prompt yang mengontrol gaya, komposisi, pencahayaan, dan subjek
- Prompt negatif, pemberian bobot (weighting), dan penyempurnaan iteratif
- Transformasi gambar-ke-gambar dan pengeditan melalui prompt
Audio dan Wicara dengan AI
- Menghasilkan ucapan terdengar alami dari prompt teks
- Kloning suara dan sintesis secara konseptual
- Penggunaan kasus dalam konten pelatihan, aksesibilitas, dan pemasaran
Pembuatan Konten Video dengan Generative AI
- Gambaran umum alat teks-ke-video saat ini dan apa yang dapat mereka sampaikan secara realistis
- Penulisan naskah dan storyboard melalui urutan prompt
- Menggabungkan teks, gambar, audio, dan video yang dihasilkan AI menjadi satu aset
- Mengedit dan menyempurnakan output video yang dibuat AI
AI Multimodal dan Alur Kerja Terintegrasi
- Bagaimana model multimodal menyatukan penalaran teks, gambar, audio, dan video
- Membangun pipeline konten ujung-ke-ujung tanpa menulis kode
- Studi kasus dunia nyata dari pemasaran, desain, pelatihan, dan periklanan
Etika, Penggunaan Bertanggung Jawab, dan Langkah Selanjutnya
- Bias, hak cipta, atribusi, dan moderasi konten
- Pertimbangan privasi dan perlindungan data saat menggunakan platform generatif
- Pengungkapan, transparansi, dan kepercayaan dengan pelanggan akhir
- Alat, model, dan tren yang akan muncul dan perlu diperhatikan dalam 12 bulan ke depan
- Ringkasan dan Langkah Selanjutnya
Persyaratan
Audience Target
Profesional pemasaran, komunikasi, dan kreatif yang menjelajahi produksi konten berbasis bantuan AI. Tim operasi bisnis dan tim yang berhadapan dengan pelanggan yang ingin mengotomatisasi interaksi berulang melalui alat berbasis prompt. Pemula tanpa pengalaman AI atau pemrograman sebelumnya yang ingin mendapatkan titik masuk terstruktur dan berfokus pada alat ke dalam dunia generative AI.
Testimoni (2)
Gaya interaktif, latihan-latihannya
Tamas Tutuntzisz
Kursus - Introduction to Prompt Engineering
Diterjemahkan Mesin
Sebuah gudang sumber daya yang hebat untuk penggunaan di masa depan, gaya instruktur (penuh dengan selera humor yang baik, tingkat detail yang sangat bagus)
Adam - GE Aerospace Poland Sp. z o.o.
Kursus - Prompt Engineering for ChatGPT
Diterjemahkan Mesin
