Kursus Pelatihan Prompt Engineering untuk AI Multimodal

Vertex AI menyediakan alat-alat canggih untuk menyesuaikan (fine-tuning) model besar dan mengelola prompt, memungkinkan pengembang dan tim data untuk memaksimalkan akurasi model, menyederhanakan alur kerja iterasi, dan memastikan ketatnya evaluasi dengan menggunakan perpustakaan dan layanan yang tersedia.

Pelatihan ini dibimbing instruktur dan dapat dilakukan secara online langsung atau pelatihan langsung tatap muka dan ditujukan untuk praktisioner tingkat menengah hingga mahir yang ingin meningkatkan kinerja dan keandalan aplikasi AI generatif menggunakan fine-tuning terawasi, manajemen versi prompt, dan layanan evaluasi di Vertex AI.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Menerapkan teknik fine-tuning terawasi pada model Gemini di Vertex AI.
• Mengimplementasikan alur kerja manajemen prompt termasuk versioning dan testing.
• Memanfaatkan perpustakaan evaluasi untuk menilai dan memaksimalkan kinerja AI.
• Mengirimkan dan memantau model yang ditingkatkan dalam lingkungan produksi.

Format Kursus

• Diskusi dan perkuliahan interaktif.
• Laboratorium praktis dengan alat fine-tuning dan prompt Vertex AI.
• Studi kasus optimasi model perusahaan.

Opsi Kustomisasi Kursus

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

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur dan dilaksanakan secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk pengembang AI tingkat lanjut, insinyur mesin pembelajaran, dan peneliti yang ingin membangun model AI multimodal kustom menggunakan kerangka kerja sumber terbuka.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami dasar-dasar pembelajaran multimodal dan penggabungan data.
• Mengimplementasikan model multimodal menggunakan DeepSeek, OpenAI, Hugging Face, dan PyTorch.
• Meningkatkan dan menyempurnakan model untuk integrasi teks, gambar, dan audio.
• Mengimplementasikan model AI multimodal dalam aplikasi dunia nyata.

Pelatihan ini, yang dipimpin instruktur secara langsung (online atau tatap muka), ditujukan untuk perancang UI/UX tingkat pemula hingga menengah, manajer produk, dan peneliti AI yang ingin meningkatkan pengalaman pengguna melalui antarmuka yang dipimpin AI multimodal.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami dasar-dasar AI multimodal dan dampaknya terhadap interaksi manusia-komputer.
• Merancang dan membuat prototipe antarmuka multimodal menggunakan metode masuk AI.
• Menerapkan teknologi pengenalan suara, kontrol gerak, dan pengikatan mata.
• Menilai efektivitas dan keterpakaiannya dari sistem multimodal.

Vertex AI menyediakan alat-alat kuat untuk membangun alur kerja multimodal LLM yang mengintegrasikan data teks, audio, dan gambar ke dalam pipa tunggal. Dengan dukungan jendela konteks panjang dan parameter Gemini API, ia memungkinkan aplikasi tingkat lanjut dalam perencanaan, pemikirkan, dan kecerdasan silang-modalitas.

Pelatihan ini, yang dikemudikan instruktur (online langsung atau langsung tatap muka), ditujukan untuk praktisi tingkat menengah hingga lanjut yang ingin merancang, membangun, dan mengoptimalkan alur kerja AI multimodal di Vertex AI.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Menggunakan model Gemini untuk input dan output multimodal.
• Mengimplementasikan alur kerja konteks panjang untuk pemikirkan kompleks.
• Merancang pipa yang mengintegrasikan analisis teks, audio, dan gambar.
• Mengoptimalkan parameter Gemini API untuk kinerja dan efisiensi biaya.

Format Kursus

• Kuliah interaktif dan diskusi.
• Latihan praktis dengan alur kerja multimodal.
• Latihan berbasis proyek untuk kasus penggunaan multimodal terapan.

Opsi Pengaturan Kursus

• Untuk meminta pelatihan khusus untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

Pelatihan ini yang dibimbing instruktur secara langsung (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk pengembang AI, peneliti, dan insinyur multimedia dengan tingkat menengah hingga lanjut yang ingin membangun agen AI yang mampu memahami dan menghasilkan konten multimodal.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Membangun agen AI yang memproses dan mengintegrasikan data teks, gambar, dan suara.
• Menerapkan model multimodal seperti GPT-4 Vision dan Whisper ASR.
• Mengoptimalkan pipeline AI multimodal untuk efisiensi dan akurasi.
• Aplikasi agen AI multimodal di aplikasi dunia nyata.

Pelatihan online langsung atau tatap muka (online atau onsite) yang dipandu instruktur ini ditujukan bagi peneliti, pengembang, dan ilmuwan data AI tingkat menengah hingga lanjut yang ingin memanfaatkan kemampuan multimodal DeepSeek untuk pembelajaran lintas modal, otomatisasi AI, dan pengambilan keputusan tingkat lanjut.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Menerapkan AI multimodal DeepSeek untuk aplikasi teks, gambar, dan audio.
• Mengembangkan solusi AI yang mengintegrasikan berbagai jenis data untuk wawasan yang lebih kaya.
• Mengoptimalkan dan menyetel ulang model DeepSeek untuk pembelajaran lintas modal.
• Menerapkan teknik AI multimodal pada kasus penggunaan industri dunia nyata.

Pelatihan ini yang dibimbing instruktur, diselenggarakan secara langsung (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk insinyur industri, ahli otomatisasi, dan pengembang AI tingkat menengah hingga lanjut yang ingin menerapkan multimodal AI untuk kontrol kualitas, pemeliharaan prediktif, dan robotika di pabrik cerdas.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami peran multimodal AI dalam otomatisasi industri.
• Mengintegrasikan data sensor, pengenalan gambar, dan pemantauan waktu nyata untuk pabrik cerdas.
• Menerapkan pemeliharaan prediktif menggunakan analisis data yang didukung AI.
• Menerapkan komputer vision untuk deteksi cacat dan asuransi kualitas.

Pelatihan ini, yang dipandu instruktur dalam bentuk Indonesia (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk ahli bahasa tingkat menengah, peneliti AI, pengembang perangkat lunak, dan profesional bisnis yang ingin memanfaatkan AI multimodal untuk terjemahan real-time dan pemahaman bahasa.

Dengan mengikuti pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami dasar-dasar AI multimodal untuk pengolahan bahasa.
• Menggunakan model AI untuk memproses dan menerjemahkan ucapan, teks, dan gambar.
• Menerapkan terjemahan real-time menggunakan API dan kerangka kerja yang dipengoperasikan oleh AI.
• Mengintegrasikan terjemahan yang dipengoperasikan oleh AI ke dalam aplikasi bisnis.
• Menganalisis pertimbangan etis dalam pengolahan bahasa yang dipengoperasikan oleh AI.

Pelatihan ini yang dibimbing oleh instruktur secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk peneliti AI, ilmuwan data, dan insinyur machine learning tingkat menengah yang ingin menciptakan sistem cerdas yang dapat memproses dan menginterpretasikan data multimodal.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami prinsip multimodal AI dan aplikasi-nya.
• Mengimplementasikan teknik penggabungan data untuk menggabungkan berbagai jenis data.
• Membangun dan melatih model yang dapat memproses informasi visual, teks, dan audio.
• Menilai kinerja sistem multimodal AI.
• Mengatasi masalah etis dan privasi terkait data multimodal.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk pemencipta konten, seniman digital, dan profesional media tingkat menengah yang ingin mempelajari bagaimana multimodal AI dapat diterapkan dalam berbagai bentuk pembuatan konten.

Dengan menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Menggunakan alat AI untuk meningkatkan produksi musik dan video.
• Membuat seni visual dan desain unik dengan AI.
• Membuat pengalaman multimedia interaktif.
• Memahami dampak AI pada industri kreatif.

Pelatihan ini yang dipandu instruktur (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk profesional keuangan tingkat menengah, analis data, manajer risiko, dan insinyur AI yang ingin memanfaatkan multimodal AI untuk analisis risiko dan deteksi penipuan.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami bagaimana multimodal AI diterapkan dalam manajemen risiko keuangan.
• Menganalisis data keuangan terstruktur dan tidak terstruktur untuk deteksi penipuan.
• Mengimplementasikan model AI untuk mengidentifikasi anomali dan aktivitas mencurigakan.
• Memanfaatkan NLP dan penglihatan komputer untuk analisis dokumen keuangan.
• Menyebarkan model deteksi penipuan berbasis AI dalam sistem keuangan dunia nyata.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk para profesional kesehatan, peneliti medis, dan pengembang AI tingkat menengah hingga lanjut yang ingin menerapkan multimodal AI dalam diagnostik medis dan aplikasi kesehatan.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami peran multimodal AI dalam kesehatan modern.
• Mengintegrasikan data medis terstruktur dan tidak terstruktur untuk diagnostik berbasis AI.
• Menerapkan teknik AI untuk menganalisis gambar medis dan catatan kesehatan elektronik.
• Mengembangkan model prediktif untuk diagnosis penyakit dan rekomendasi perawatan.
• Mengimplementasikan speech dan natural language processing (NLP) untuk transkripsi medis dan interaksi pasien.

Pelatihan ini diselenggarakan oleh instruktur (online atau tatap muka) ditujukan bagi insinyur robotika dan peneliti AI tingkat lanjut yang ingin memanfaatkan Multimodal AI untuk mengintegrasikan berbagai data sensorik guna menciptakan robot yang lebih otonom dan efisien yang dapat melihat, mendengar, dan menyentuh.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mengimplementasikan multimodal sensing dalam sistem robotika.
• Mengembangkan algoritma AI untuk sensor fusion dan pengambilan keputusan.
• Menciptakan robot yang dapat melakukan tugas kompleks di lingkungan dinamis.
• Mengatasi tantangan dalam pemrosesan data real-time dan aktuator.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau tatap muka) ini ditujukan bagi perancang produk pemula hingga tingkat menengah, insinyur perangkat lunak, dan profesional dukungan pelanggan yang ingin meningkatkan asisten virtual dengan AI multimodal.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami bagaimana AI multimodal meningkatkan asisten virtual.
• Mengintegrasikan pengolahan suara, teks, dan gambar dalam asisten berbasis AI.
• Membangun agen percakapan interaktif dengan kemampuan suara dan visi.
• Memanfaatkan API untuk pengenalan suara, NLP, dan visi komputer.
• Melaksanakan otomasi berbasis AI untuk dukungan pelanggan dan interaksi pengguna.

Pelatihan ini, yang dibimbing oleh instruktur, dalam Indonesia (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk desainer UX/UI dan pengembang front-end tingkat menengah yang ingin menggunakan Multimodal AI untuk merancang dan mengimplementasikan antarmuka pengguna yang dapat memahami dan memproses berbagai bentuk input.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Merancang antarmuka multimodal yang meningkatkan keterlibatan pengguna.
• Mengintegrasikan pengenalan suara dan visual ke dalam aplikasi web dan mobile.
• Menggunakan data multimodal untuk menciptakan antarmuka yang adaptif dan responsif.
• Memahami pertimbangan etika dalam pengumpulan dan pengolahan data pengguna.