Fine-Tuning Pelatihan Daring di Indonesia

Pelatihan ini, yang dibimbing instruktur, dilakukan secara online atau tatap muka dan ditujukan untuk insinyur AI pertahanan tingkat lanjut serta pengembang teknologi militer yang ingin menyesuaikan model deep learning untuk digunakan pada kendaraan otonom, drone, dan sistem pengawasan sambil memenuhi standar keamanan dan ketahanan yang ketat.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Menyesuaikan model penglihatan komputer dan fusi sensor untuk tugas pengawasan dan penargetan.
• Menyesuaikan sistem AI otonom dengan lingkungan dan profil misi yang berubah.
• Menerapkan mekanisme validasi dan jaga-jaga yang kokoh dalam pipa model.
• Memastikan kesesuaian dengan standar keterangan, keselamatan, dan keamanan khusus pertahanan.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk insinyur teknologi hukum tingkat menengah dan pengembang AI yang ingin memfungsikan model bahasa untuk tugas seperti analisis kontrak, ekstraksi klauz, dan penelitian hukum otomatis di lingkungan layanan hukum.

Selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menyiapkan dan membersihkan dokumen hukum untuk menyetel ulang model NLP.
• Mengaplikasikan strategi penyetelan ulang untuk meningkatkan akurasi model pada tugas hukum.
• Mendeploy model untuk membantu dengan tinjauan kontrak, klasifikasi, dan penelitian.
• Memastikan kepatuhan, auditabilitas, dan trasebilitas dari output AI dalam konteks hukum.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan bagi pengembang AI medis dan ilmuwan data tingkat menengah hingga lanjutan yang ingin memperhalus model untuk diagnosis klinis, prediksi penyakit, dan perkiraan hasil pasien menggunakan data medis terstruktur dan tidak terstruktur.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memperhalus model AI pada dataset kesehatan termasuk EMR, imaging, dan data time-series.
• Menerapkan transfer learning, adaptasi domain, dan kompresi model dalam konteks medis.
• Menangani privasi, bias, dan keterpajangan regulasi dalam pengembangan model.
• Mendeploy dan memantau model yang telah dipelihara di lingkungan kesehatan nyata.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan bagi para ilmuwan data tingkat lanjut dan insinyur AI di sektor keuangan yang ingin menyetel model untuk aplikasi seperti penilaian kredit, deteksi penipuan, dan pemodelan risiko menggunakan data keuangan spesifik domain.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menyetel model AI pada dataset keuangan untuk prediksi penipuan dan risiko yang lebih baik.
• Mengaplikasikan teknik seperti transfer learning, LoRA, dan regularisasi untuk meningkatkan efisiensi model.
• Menyatukan pertimbangan ketaatan peraturan keuangan dalam alur kerja pemodelan AI.
• Mendeploy model yang disetel untuk penggunaan produksi di platform layanan keuangan.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk insinyur pemeliharaan AI tingkat lanjut dan profesional MLOps yang ingin mengimplementasikan pipa kerja pembelajaran berkelanjutan yang kuat dan strategi pembaruan efektif untuk model yang telah diterapkan dan disesuaikan.

Selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mendesain dan mengimplementasikan alur kerja pembelajaran berkelanjutan untuk model yang sudah diterapkan.
• Mengurangi lupa keterlaluan melalui pelatihan yang tepat dan manajemen memori.
• Memotomatisasi pemantauan dan pemicu pembaruan berdasarkan pergeseran model atau perubahan data.
• Mengintegrasikan strategi pembaruan model ke dalam pipa CI/CD yang ada dan MLOps.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau di tempat) ini ditujukan untuk pengembang AI embedded tingkat menengah dan spesialis komputasi edge yang ingin memperhalus dan mengoptimalkan model AI berukuran kecil untuk dideploy pada perangkat dengan sumber daya terbatas.

Setelah pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memilih dan menyesuaikan model yang telah dipelajari sebelumnya yang cocok untuk deployment edge.
• Menerapkan teknik kuantisasi, pemangkasan, dan kompresi lainnya untuk mengurangi ukuran model dan latensi.
• Memperhalus model menggunakan pembelajaran transfer untuk performa yang spesifik pada tugas.
• Mendeploy model yang dioptimalkan di platform hardware edge nyata.

Pelatihan langsung ini yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan bagi insinyur visi komputer dan pengembang AI tingkat lanjut yang ingin melakukan pemajuan VLMs seperti CLIP dan Flamingo untuk meningkatkan kinerja pada tugas visual-teks spesifik industri.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengerti arsitektur dan metode pretraining dari model bahasa-visual.
• Pemajuan VLMs untuk klasifikasi, pencarian, captioning, atau QA multimodal.
• Menyiapkan dataset dan menerapkan strategi PEFT untuk mengurangi penggunaan sumber daya.
• Mengevaluasi dan menempatkan VLMs yang disesuaikan di lingkungan produksi.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur ini di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan untuk insinyur ML level menengah dan profesional kepatuhan AI yang ingin mengidentifikasi, mengevaluasi, dan mengurangi risiko keamanan dan bias dalam model bahasa yang disesuaikan ulang.

Setelah pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengerti konteks etika dan peraturan untuk sistem AI yang aman.
• Mengidentifikasi dan mengevaluasi bentuk bias umum dalam model yang disesuaikan ulang.
• Menerapkan teknik mitigasi bias selama dan setelah pelatihan.
• Merancang dan mengaudit model untuk keamanan, transparansi, dan keadilan.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan bagi insinyur NLP tingkat menengah dan tim pengelola pengetahuan yang ingin menyetel halus pipa RAG untuk meningkatkan kinerja dalam kasus penggunaan jawaban pertanyaan, pencarian perusahaan, dan ringkasan.

Selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengerti arsitektur dan alir kerja sistem RAG.
• Menyetel halus komponen pengambil dan pembuat untuk data spesifik domain.
• Mengevaluasi kinerja RAG dan menerapkan peningkatan melalui teknik PEFT.
• Mengimplementasikan sistem RAG yang dioptimalkan untuk digunakan internal atau produksi.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk praktisi ML tingkat menengah dan pengembang AI yang ingin memperhalus dan mendeploy model open-weight seperti LLaMA, Mistral, dan Qwen untuk aplikasi bisnis atau internal tertentu.

Selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengerti ekosistem dan perbedaan antara LLM sumber terbuka.
• Mempersiapkan dataset dan konfigurasi pemulusan untuk model seperti LLaMA, Mistral, dan Qwen.
• Mengeksekusi pipa pemulusan menggunakan Hugging Face Transformers dan PEFT.
• Menilai, menyimpan, dan mendeploy model yang telah dipermulus dalam lingkungan yang aman.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan bagi ilmuwan data dan insinyur AI tingkat menengah yang ingin mengoptimalkan penyetelan model bahasa besar dengan lebih efisien dan ekonomis menggunakan metode seperti LoRA, Adapter Tuning, dan Prefix Tuning.

Selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengerti teori di balik pendekatan penyetelan parameter-efisien.
• Menerapkan LoRA, Adapter Tuning, dan Prefix Tuning menggunakan Hugging Face PEFT.
• Membandingkan kinerja dan trade-off biaya metode PEFT dengan penyetelan penuh.
• Mengimplementasikan dan menyebarluaskan model bahasa yang telah disetel ulang dengan persyaratan komputasi dan penyimpanan yang lebih rendah.

Pelatihan berorientasi instruktur ini di Indonesia (daring atau tatap muka) ditujukan untuk insinyur pembelajaran mesin tingkat menengah hingga lanjutan, pengembang AI, dan ilmuwan data yang ingin belajar cara menggunakan QLoRA untuk mengoptimalkan model besar secara efisien untuk tugas spesifik dan kustomisasi.

Selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengerti teori di balik QLoRA dan teknik kuantifikasi untuk LLM (Large Language Models).
• Melaksanakan QLoRA dalam pengoptimalan model bahasa besar untuk aplikasi spesifik domain.
• Memaksimalkan performa pengoptimalan pada sumber daya komputasional terbatas menggunakan kuantifikasi.
• Mengimplementasikan dan mengevaluasi model yang dioptimalkan dalam aplikasi dunia nyata secara efisien.

Instruksi langsung ini dalam Indonesia (daring atau tatap muka) ditujukan untuk insinyur pembelajaran mesin tingkat lanjut dan peneliti AI yang ingin menerapkan RLHF untuk menyetel model AI besar dengan kinerja, keselamatan, dan sinkronisasi yang lebih baik.

Selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengerti dasar teoritis dari RLHF dan mengapa hal itu penting dalam pengembangan AI modern.
• Menerapkan model reward berdasarkan umpan balik manusia untuk memandu proses pembelajaran reforisasi.
• Menyetel model bahasa besar menggunakan teknik RLHF untuk menyinkronkan output dengan preferensi manusia.
• Menerapkan praktik terbaik untuk menskalakan alur kerja RLHF untuk sistem AI bergrade produksi.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat menengah yang ingin memperoleh keterampilan praktis dalam menyesuaikan model AI untuk tugas keuangan penting.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami dasar-dasar penyempurnaan untuk aplikasi keuangan.
• Memanfaatkan model yang telah dilatih sebelumnya untuk tugas-tugas spesifik domain dalam keuangan.
• Terapkan teknik untuk deteksi penipuan, penilaian risiko, dan pembuatan saran keuangan.
• Pastikan kepatuhan terhadap peraturan keuangan seperti GDPR dan SOX.
• Terapkan keamanan data dan praktik AI yang etis dalam aplikasi keuangan.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk para profesional tingkat lanjut yang ingin menyempurnakan keterampilan mereka dalam mendiagnosis dan memecahkan tantangan penyempurnaan untuk model pembelajaran mesin.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mendiagnosis masalah seperti overfitting, underfitting, dan ketidakseimbangan data.
• Menerapkan strategi untuk meningkatkan konvergensi model.
• Mengoptimalkan penyempurnaan jalur pipa untuk performa yang lebih baik.
• Debug proses pelatihan menggunakan alat dan teknik praktis.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk para profesional tingkat lanjut yang ingin menguasai teknik untuk mengoptimalkan model besar guna melakukan penyempurnaan dengan biaya yang efektif dalam skenario dunia nyata.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami tantangan dalam menyempurnakan model besar.
• Terapkan teknik pelatihan terdistribusi ke model besar.
• Memanfaatkan kuantisasi dan pemangkasan model untuk efisiensi.
• Mengoptimalkan pemanfaatan perangkat keras untuk tugas-tugas penyempurnaan.
• Terapkan model yang disempurnakan secara efektif di lingkungan produksi.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat menengah yang ingin memanfaatkan kekuatan rekayasa cepat dan pembelajaran beberapa langkah untuk mengoptimalkan kinerja LLM untuk aplikasi di dunia nyata.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami prinsip rekayasa cepat dan pembelajaran beberapa langkah.
• Rancang perintah yang efektif untuk berbagai tugas NLP.
• Memanfaatkan teknik few-shot untuk mengadaptasi LLM dengan data minimal.
• Mengoptimalkan kinerja LLM untuk aplikasi praktis.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin menguasai penyempurnaan model multimoda untuk solusi AI yang inovatif.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami arsitektur model multimoda seperti CLIP dan Flamingo.
• Menyiapkan dan memproses terlebih dahulu kumpulan data multimoda secara efektif.
• Menyempurnakan model multimoda untuk tugas tertentu.
• Mengoptimalkan model untuk aplikasi dan kinerja dunia nyata.

Pelatihan ini, yang dipimpin instruktur secara langsung (online atau tatap muka), ditujukan untuk peneliti AI tingkat lanjut, insinyur mesin pembelajaran dan pengembang yang ingin menyempurnakan model DeepSeek LLM untuk menciptakan aplikasi AI khusus yang disesuaikan dengan industri, domain, atau kebutuhan bisnis tertentu.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami arsitektur dan kemampuan model DeepSeek, termasuk DeepSeek-R1 dan DeepSeek-V3.
• Menyiapkan dataset dan memproses data untuk menyempurnakan.
• Menyempurnakan DeepSeek LLM untuk aplikasi domain khusus.
• Mengoptimasi dan men-deploy model yang disempurnakan secara efisien.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin menerapkan model yang disetel dengan baik secara andal dan efisien.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami tantangan dalam menerapkan model yang disesuaikan ke dalam produksi.
• Kontainerisasi dan terapkan model menggunakan alat seperti Docker dan Kubernetes.
• Terapkan pemantauan dan pencatatan untuk model yang diterapkan.
• Optimalkan model untuk latensi dan skalabilitas dalam skenario dunia nyata.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional pembelajaran mesin tingkat lanjut yang ingin menguasai teknik pembelajaran transfer mutakhir dan menerapkannya pada masalah dunia nyata yang kompleks.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami konsep dan metodologi lanjutan dalam pembelajaran transfer.
• Menerapkan teknik adaptasi spesifik domain untuk model yang telah dilatih sebelumnya.
• Terapkan pembelajaran berkelanjutan untuk mengelola tugas dan kumpulan data yang terus berkembang.
• Kuasai penyempurnaan multitugas untuk meningkatkan kinerja model di seluruh tugas.

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 langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional pembelajaran mesin tingkat pemula hingga menengah yang ingin memahami dan menerapkan teknik pembelajaran transfer untuk meningkatkan efisiensi dan kinerja dalam proyek AI.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami konsep inti dan manfaat pembelajaran transfer.
• Jelajahi model pra-terlatih yang populer dan aplikasinya.
• Melakukan penyempurnaan model yang telah dilatih sebelumnya untuk tugas khusus.
• Terapkan pembelajaran transfer untuk memecahkan masalah dunia nyata dalam NLP dan visi komputer.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk pengembang tingkat menengah dan praktisi AI yang ingin menerapkan strategi penyempurnaan untuk model besar tanpa memerlukan sumber daya komputasi yang besar.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami prinsip Adaptasi Tingkat Rendah (LoRA).
• Terapkan LoRA untuk penyempurnaan model besar yang efisien.
• Mengoptimalkan penyempurnaan untuk lingkungan dengan keterbatasan sumber daya.
• Mengevaluasi dan menerapkan model yang disesuaikan LoRA untuk aplikasi praktis.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat menengah hingga tingkat lanjut yang ingin menyesuaikan model terlatih untuk tugas dan kumpulan data tertentu.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami prinsip fine-tuning dan penerapannya.
• Siapkan kumpulan data untuk menyempurnakan model yang telah dilatih sebelumnya.
• Menyempurnakan model bahasa besar (LLM) untuk tugas NLP.
• Mengoptimalkan kinerja model dan mengatasi tantangan umum.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur dalam Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat menengah yang ingin meningkatkan proyek NLP mereka melalui penyempurnaan model bahasa yang telah dilatih sebelumnya secara efektif.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami dasar-dasar penyempurnaan untuk tugas-tugas NLP.
• Menyempurnakan model yang telah dilatih sebelumnya seperti GPT, BERT, dan T5 untuk aplikasi NLP tertentu.
• Optimalkan hiperparameter untuk meningkatkan kinerja model.
• Mengevaluasi dan menerapkan model yang disempurnakan pada skenario dunia nyata.