Hubungi Kami

Kerangka Materi

Pengantar Model Bahasa Kecil (SLMs)

  • Gambaran umum mengenai model bahasa
  • Evolusi dari model bahasa besar menuju Model Bahasa Kecil
  • Arsitektur dan desain SLMs
  • Keunggulan serta keterbatasan SLMs

Pondasi Teknis

  • Memahami jaringan saraf beserta parameternya
  • Proses pelatihan untuk SLMs
  • Kebutuhan data dan cara mengoptimalkan model
  • Metrik penilaian kinerja model bahasa

Pemanfaatan SLMs dalam Pengolahan Bahasa Alami

  • Pembuatan teks menggunakan SLMs
  • Penerjemahan dan pelokalan bahasa
  • Analisis sentimen serta klasifikasi teks
  • Sistem tanya jawab otomatis dan chatbot

Aplikasi Dunia Nyata Model Bahasa Kecil

  • Aplikasi mobile: Pemrosesan bahasa langsung di perangkat
  • Sistem tertanam: Penerapan SLMs pada perangkat IoT
  • AI yang menjaga privasi: Pengolahan data secara lokal
  • Komputasi tepi: Pemanfaatan SLMs dalam lingkungan dengan latensi rendah

Studi Kasus

  • Menganalisis keberhasilan penerapan SLMs di berbagai bidang
  • Aplikasi pada sektor tertentu seperti kesehatan dan keuangan
  • Perbandingan antara SLMs dengan model bahasa besar dalam lingkungan produksi

Arah Pengembangan di Masa Depan

  • Tren penelitian terhadap Model Bahasa Kecil
  • Tantangan dalam proses penskalaan dan penerapan
  • Pertimbangan etika serta tanggung jawab penggunaan AI
  • Prospek ke depan: Model Bahasa Kecil generasi berikutnya

Workshop Praktis

  • Membangun SLMs sederhana untuk pembuatan teks
  • Mengintegrasikan SLMs ke dalam aplikasi mobile
  • Melakukan penyesuaian halus terhadap SLMs guna tugas tertentu
  • Menganalisis kinerja model dan cara menafsirkannya

Proyek Akhir

  • Mengidentifikasi permasalahan yang dapat diselesaikan dengan SLMs
  • Merancang dan mengimplementasikan solusi berbasis SLMs
  • Menguji serta menyempurnakan model hasil pengembangan
  • Menyajikan proyek beserta hasilnya

Penutup dan Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Pemahaman dasar mengenai konsep-konsep pembelajaran mesin
  • Kemampuan dalam memprogram menggunakan Python
  • Pengetahuan tentang jaringan saraf dan pembelajaran mendalam

Peserta Pelatihan

  • Ilmuwan data
  • Pengembang perangkat lunak
  • Para pecinta teknologi AI
 14 Jam

Jumlah Peserta


Harga per Peserta

Kursus Mendatang

Kategori Terkait