Kursus Pelatihan Model Bahasa Kecil (SLM) untuk Interaksi Manusia-AI

Pelatihan langsung tatap muka ini Indonesia (online atau onsite) ditujukan bagi para ilmuwan data serta pengembang tingkat pemula hingga menengah yang ingin mengimplementasikan dan memanfaatkan Model Bahasa Kecil dalam berbagai aplikasi.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami arsitektur dan fungsi kerja Model Bahasa Kecil.
• Mengimplementasikan SLMs untuk tugas-tugas seperti pembuatan teks dan analisis sentimen.
• Mengoptimalkan serta melakukan penyesuaian halus terhadap SLMs agar sesuai dengan kebutuhan spesifik.
• Menerapkan SLMs pada lingkungan dengan sumber daya terbatas.
• Menilai dan menafsirkan kinerja SLMs dalam skenario dunia nyata.

Pelatihan langsung tatap muka ini dipandu oleh instruktur dan dapat diselenggarakan secara online maupun fisik. Kursus ini ditujukan bagi para ahli teknologi pendidikan tingkat menengah, perancang pembelajaran, serta pengembang AI di bidang pendidikan yang ingin mengintegrasikan Model Bahasa Kecil (SLMs) ke dalam platform pendidikan guna meningkatkan proses pengajaran dan pembelajaran.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, para peserta akan mampu:

• Memahami peran SLMs dalam teknologi pendidikan.
• Merancang pengalaman belajar yang didukung AI dengan memanfaatkan SLMs.
• Menerapkan SLMs di berbagai lingkungan pendidikan.
• Menilai efektivitas SLMs terhadap hasil pembelajaran.

Pelatihan online langsung ini (dapat diselenggarakan secara online atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan bagi para perencana perkotaan tingkat menengah, administrator kota, serta pengembang solusi kota cerdas yang ingin menerapkan SLM dalam proyek-proyek perkotaan guna meningkatkan kualitas kehidupan warga.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Memahami penerapan SLM dalam konteks kota cerdas.
• Mengintegrasikan SLM dengan berbagai kumpulan data perkotaan guna mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik.
• Merancang strategi penerapan SLM dalam sistem pengelolaan kota.
• Mengevaluasi dampak penggunaan SLM terhadap perencanaan perkotaan serta solusi kota cerdas.

Pelatihan online langsung ini, yang dipandu oleh instruktur (baik secara virtual maupun tatap muka), ditujukan bagi para ilmuwan data tingkat menengah dan insinyur pembelajaran mesin yang ingin membuat serta menerapkan model bahasa kecil untuk bidang-bidang khusus seperti hukum, medis, dan teknik.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami pentingnya serta penerapan model bahasa yang disesuaikan untuk domain tertentu.
• Mengumpulkan dan memproses data khusus guna melatih model.
• Melatih serta melakukan penyesuaian terhadap model bahasa agar cocok dengan kebutuhan domain spesifik.
• Mengevaluasi performa model menggunakan metrik yang relevan dalam bidangnya masing-masing.
• Menerapkan model tersebut dalam situasi nyata di dunia kerja.

Pelatihan online langsung ini yang dipandu instruktur (baik secara daring maupun tatap muka) ditujukan bagi para insinyur pembelajaran mesin tingkat lanjut serta peneliti AI yang ingin mengembangkan solusi AI hemat energi menggunakan model bahasa kecil yang efektif dan ramah lingkungan.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami dampak penggunaan AI terhadap konsumsi energi serta lingkungan.
• Menerapkan teknik kompresi dan optimalisasi model untuk mengurangi ukuran serta konsumsi energi pada model AI.
• Memanfaatkan perangkat keras dan kerangka kerja perangkat lunak yang hemat energi dalam penerapan AI.
• Menerapkan praktik terbaik dalam pengembangan AI yang berkelanjutan.
• Mengadvokasi serta berkontribusi pada praktik-praktik ramah lingkungan di industri AI.

Pelatihan langsung tatap muka ini (online atau onsite) ditujukan bagi para profesional IT tingkat menengah yang ingin menerapkan model bahasa kecil pada perangkat dengan kemampuan pemrosesan terbatas. Hal ini membuka peluang untuk pengembangan aplikasi inovatif di berbagai bidang.

Setelah mengikuti pelatihan ini, para peserta akan mampu:

• Memahami tantangan dan solusi dalam penerapan AI pada perangkat keras berskala kecil.
• Mengoptimalkan dan mengompres model AI agar dapat diterapkan di perangkat secara efisien.
• Memanfaatkan framework dan alat AI modern untuk penerapan model di perangkat.
• Merancang serta mengembangkan aplikasi AI real-time bagi perangkat seluler dan IoT.
• Mengevaluasi serta menjamin keamanan dan privasi sistem AI yang beroperasi di perangkat.