Pelatihan online atau tatap muka langsung, dengan instruktur, kursus pelatihan Model Bahasa Besar (LLMs) menunjukkan melalui praktik tangan yang interaktif bagaimana menggunakan Model Bahasa Besar untuk berbagai tugas bahasa alami.
Pelatihan LLMs tersedia sebagai "pelatihan online langsung" atau "pelatihan langsung tatap muka". Pelatihan online langsung (juga dikenal sebagai "pelatihan jarak jauh langsung") dilakukan melalui desktop jarak jauh yang interaktif remote desktop. Pelatihan langsung tatap muka dapat dilaksanakan di lokasi pelanggan di Jakarta atau di pusat pelatihan perusahaan NobleProg di Jakarta.
NobleProg juga menawarkan jasa konsultan Model Bahasa Besar (LLMs) yang disesuaikan di Jakarta. Konsultan kami telah membantu ratusan klien di seluruh dunia untuk keluar dari masalah. Klien kami menghargai pendekatan konsultasi yang sangat personal dan menemukan bahwa konsultasi cocok untuk proyek-proyek jangka panjang yang kompleks, proyek-proyek jangka pendek yang memerlukan keahlian spesifik, pemecahan masalah mendadak, transfer pengetahuan yang kritis, dan pelatihan tim serta dukungan. Untuk mengetahui lebih lanjut tentang pengalaman konsultasi kami di masa lalu, lihat studi kasus konsultan.
Jika yang Anda butuhkan adalah orang untuk proyek jangka panjang, NobleProg dapat mendukung organisasi Anda dengan berbagai tenaga kerja. Apakah kebutuhan Anda untuk penugasan jangka menengah atau jangka panjang, keahlian entry-level atau tingkat tinggi, satu orang atau multi-personel, solusi staf penambahan / staf sementara kami dapat memberikan kepada Anda talenta yang diperlukan untuk menyelesaikan proyek-proyek yang paling menantang. Hubungi kami untuk informasi lebih lanjut.
NobleProg -- Penyedia Pelatihan Lokal Anda
Pondok Indah Office Tower 3
17th Floor, Jl Sultan Iskandar Muda Kav. V-TA, Jakarta Selatan, Indonesia
Pondok Indah Office Tower 3 adalah gedung perkantoran yang terletak di Komplek Pondok Indah Office Tower, Jalan Sultan Iskandar Muda Kav. 5-TA, Jakarta Selatan. Gedung ini memiliki 21 lantai dengan total luas bangunan sekitar 38.000 meter persegi.
Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Jakarta (daring atau tatap muka) ini ditujukan bagi profesional manajemen senior yang ingin memahami apa itu LLM, menjelajahi dampak potensialnya terhadap operasi bisnis, dan mengevaluasi penggunaan praktis alat AI seperti ChatGPT, Copilot Microsoft, atau Grok untuk tugas dunia nyata seperti penciptaan konten, ringkasan data, dan dukungan keputusan.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
Memahami apa itu LLM dan bagaimana alat-alat seperti ChatGPT dan Copilot berfungsi.
Menggunakan teknik prompt untuk mendapatkan hasil praktis dan andal dari LLM.
Menilai penggunaan kasus nyata seperti penulisan email, ringkasan dokumen, dan otomatisasi produktivitas.
Mengidentifikasi peluang investasi dan aplikasi strategis untuk adopsi AI.
Pelatihan langsung ini di Jakarta (daring atau tatap muka) ditujukan untuk tim manajemen senior yang ingin memahami nilai strategis LLM dan alat AI perusahaan. Peserta akan mengeksplorasi cara mengintegrasikan alat-alat ini ke dalam alur kerja tingkat tinggi, merancang prompt yang lebih baik, dan mengevaluasi peluang peningkatan produktivitas dan ROI melalui adopsi AI.
Setelah selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:
Memahami bagaimana LLM bekerja dan bagaimana alat seperti ChatGPT dan Copilot menerapkannya.
Menggunakan interaksi berbasis prompt untuk otomatisasi dan percepatan tugas.
Menerapkan alat AI ke dalam skenario nyata seperti penulisan email, ringkasan laporan, dan tinjauan kesepakatan.
Menilai manfaat strategis, batasan, dan pertimbangan lisensi untuk adopsi LLM.
Pelatihan ini yang dikemudikan instruktur, dilaksanakan secara langsung di Jakarta (online atau tatap muka) ditujukan untuk peneliti AI, ilmuwan data, dan pengembang dengan tingkat menengah hingga lanjut yang ingin memahami, menyesuaikan, dan mengimplementasikan Large Language Models Meta AI untuk berbagai aplikasi pemrosesan bahasa alami (NLP).
Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:
Memahami arsitektur dan fungsi Large Language Models Meta AI.
Mengatur dan menyesuaikan Meta AI LLMs untuk kasus penggunaan tertentu.
Mengimplementasikan aplikasi berbasis LLM seperti ringkasan teks, chatbot, dan analisis sentimen.
Meningkatkan dan meluncurkan model bahasa besar secara efisien.
Pelatihan ini, yang dipimpin oleh instruktur, dalam Jakarta (online atau tatap muka) ditujukan untuk profesional AI tingkat menengah, analis bisnis, dan pemimpin teknologi yang ingin memahami prinsip-prinsip generative AI dan aplikasi LLMs dalam lingkungan bisnis. Peserta akan belajar tentang transformer, prompt engineering, dan pertimbangan etis dalam mengimplementasikan model-model ini untuk solusi dunia nyata.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
Memahami prinsip dasar generative AI dan large language models.
Mengimplementasikan dan menyesuaikan LLMs untuk aplikasi bisnis tertentu.
Menerapkan teknik prompt engineering untuk output model yang optimal.
Mengidentifikasi pertimbangan etis dan mengelola risiko dalam pelaksanaan LLM.
Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Jakarta (online atau di lokasi) ini ditujukan untuk profesional dan ahli etika AI tingkat menengah, ilmuwan dan insinyur data, serta pembuat kebijakan dan pemangku kepentingan yang ingin memahami dan menavigasi lanskap etika LLM.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
Identifikasi masalah etika dan tantangan yang terkait dengan LLM.
Terapkan kerangka kerja dan prinsip etis pada penerapan LLM.
Menilai dampak sosial dari LLM dan memitigasi potensi risiko.
Mengembangkan strategi untuk pengembangan dan penggunaan AI yang bertanggung jawab.
Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Jakarta (online atau di lokasi) ini ditujukan untuk praktisi NLP tingkat menengah dan ilmuwan data, pembuat konten dan penerjemah, serta bisnis global yang ingin menggunakan LLM untuk terjemahan bahasa dan membuat konten multibahasa.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
Memahami prinsip-prinsip pembelajaran lintas bahasa dan terjemahan dengan LLM.
Menerapkan LLM untuk menerjemahkan konten antara berbagai bahasa.
Membuat dan mengelola kumpulan data multibahasa untuk pelatihan LLM.
Kembangkan strategi untuk menjaga konsistensi dan kualitas terjemahan.
Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Jakarta (online atau di lokasi) ditujukan untuk analis keuangan tingkat menengah, ilmuwan data, dan profesional investasi yang ingin memanfaatkan LLM untuk analisis dan prediksi pasar keuangan.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
Memahami penerapan LLM dalam analisis pasar keuangan.
Gunakan LLM untuk memproses berita keuangan, laporan, dan data untuk wawasan pasar.
Kembangkan model prediktif untuk harga saham, tren pasar, dan indikator ekonomi.
Integrasikan wawasan LLM ke dalam proses pengambilan keputusan investasi.
Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Jakarta (online atau di lokasi) ditujukan untuk ilmuwan dan peneliti lingkungan tingkat menengah, analis data, dan pembuat kebijakan serta pendukung lingkungan yang ingin menggunakan LLM untuk pemodelan dan analisis lingkungan.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
Memahami penerapan LLM dalam ilmu lingkungan.
Memanfaatkan LLM untuk menganalisis dan memodelkan data lingkungan.
Menafsirkan keluaran LLM untuk penilaian dampak lingkungan.
Komunikasikan temuan secara efektif untuk menginformasikan kebijakan dan upaya konservasi.
Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Jakarta (online atau di lokasi) ditujukan untuk pengembang VR dan AR tingkat menengah, perancang game, dan insinyur AI yang ingin menggabungkan LLM ke dalam aplikasi VR dan AR untuk menciptakan lingkungan yang lebih menarik dan responsif .
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
Pahami peran LLM dalam menciptakan pengalaman VR dan AR yang mendalam.
Kembangkan aplikasi VR dan AR yang memanfaatkan LLM untuk dialog interaktif dan pembuatan konten.
Integrasikan LLM dengan alat pengembangan VR dan AR untuk meningkatkan keterlibatan pengguna.
Terapkan praktik terbaik untuk merancang narasi dan interaksi berbasis AI di ruang virtual.
Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Jakarta (online atau di lokasi) ditujukan untuk ilmuwan data tingkat menengah, insinyur pembelajaran mesin, dan pengembang perangkat lunak yang ingin menerapkan Large Language Models (LLMs) pada data multimodal untuk aplikasi AI tingkat lanjut.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
Memahami prinsip-prinsip pembelajaran multimodal dengan LLM.
Menerapkan LLM untuk memproses dan menganalisis data teks, gambar, dan audio.
Kembangkan aplikasi yang memanfaatkan kekuatan integrasi data multimodal.
Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Jakarta (online atau di lokasi) ini ditujukan untuk profesional keamanan siber tingkat menengah dan ilmuwan data yang ingin memanfaatkan LLM untuk meningkatkan langkah-langkah keamanan siber dan intelijen ancaman.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
Memahami peran LLM dalam keamanan siber.
Menerapkan LLM untuk deteksi dan analisis ancaman.
Memanfaatkan LLM untuk otomatisasi dan respons keamanan.
Integrasikan LLM dengan infrastruktur keamanan yang ada.
Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Jakarta (online atau di lokasi) ditujukan untuk ilmuwan data tingkat menengah dan analis bisnis yang ingin memanfaatkan model bahasa besar (LLM) untuk memperkirakan tren dan perilaku di berbagai industri.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
Memahami dasar-dasar LLM dan perannya dalam analisis prediktif.
Menerapkan LLM untuk menganalisis dan memperkirakan data di berbagai industri.
Evaluasi efektivitas model prediktif menggunakan LLM.
Integrasikan LLM dengan jalur pemrosesan data yang ada.
Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Jakarta (online atau di lokasi) ditujukan untuk ilmuwan data tingkat menengah yang ingin memperoleh pemahaman komprehensif dan keterampilan praktis dalam Large Language Models (LLMs) dan Reinforcement Learning (RL).
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
Memahami komponen dan fungsi model transformator.
Optimalkan dan sempurnakan LLM untuk tugas dan aplikasi tertentu.
Memahami prinsip inti dan metodologi pembelajaran penguatan.
Pelajari bagaimana teknik pembelajaran penguatan dapat meningkatkan kinerja LLM.
Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Jakarta (online atau di lokasi) ditujukan untuk pembuat konten, pemasar, dan ahli teknologi pendidikan tingkat menengah yang ingin memanfaatkan kekuatan LLM untuk menghasilkan konten berkualitas tinggi, beragam, dan menarik di seluruh berbagai domain.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
Memahami kemampuan LLM dan penerapannya dalam pembuatan konten.
Siapkan dan gunakan LLM untuk menghasilkan berbagai jenis konten.
Terapkan praktik terbaik untuk mendorong dan menyempurnakan LLM untuk menghasilkan keluaran yang diinginkan.
Evaluasi kualitas konten yang dihasilkan AI dan sempurnakan untuk audiens tertentu.
Jelajahi teknik-teknik canggih untuk pembuatan konten kreatif dan multi-modal dengan LLM.
Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Jakarta (online atau di lokasi) ditujukan untuk pendidik, profesional Teknologi Pendidikan, dan peneliti dengan berbagai tingkat pengalaman dan keahlian yang ingin memanfaatkan LLM untuk menciptakan pengalaman pendidikan yang dipersonalisasi.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
Memahami arsitektur dan kemampuan LLM.
Identifikasi peluang untuk personalisasi dalam konten pendidikan menggunakan LLM.
Rancang platform pembelajaran adaptif yang memanfaatkan LLM untuk personalisasi konten.
Menerapkan strategi berbasis LLM untuk meningkatkan keterlibatan siswa dan hasil pembelajaran.
Evaluasi efektivitas LLM dalam lingkungan pendidikan dan buat keputusan berdasarkan data
Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Jakarta (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 Jakarta (online atau di lokasi) ditujukan untuk pengembang perangkat lunak dan ilmuwan data tingkat pemula hingga menengah yang ingin menerapkan LLM dalam sistem pengenalan dan sintesis ucapan.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
Memahami peran LLM dalam teknologi ucapan.
Terapkan LLM untuk pengenalan ucapan yang akurat dan sintesis ucapan yang terdengar alami.
Integrasikan LLM dengan mesin pengenalan suara dan penyintesis ucapan.
Evaluasi dan tingkatkan kinerja sistem ucapan menggunakan LLM.
Tetap terinformasi tentang tren saat ini dan arah masa depan dalam teknologi ucapan.
Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Jakarta (online atau di lokasi) ditujukan untuk dukungan pelanggan tingkat pemula hingga menengah dan profesional TI yang ingin menerapkan LLM untuk menciptakan chatbot dukungan pelanggan yang responsif dan cerdas.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
Memahami dasar-dasar dan arsitektur Large Language Models (LLMs).
Merancang dan mengintegrasikan LLM ke dalam sistem dukungan pelanggan.
Tingkatkan daya tanggap dan pengalaman pengguna chatbots.
Menangani pertimbangan etis dan memastikan kepatuhan terhadap standar industri.
Menyebarkan dan memelihara chatbot berbasis LLM untuk aplikasi dunia nyata.
Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Jakarta (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 Jakarta (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.
Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Jakarta (online atau di lokasi) ditujukan untuk profesional data dan pemasaran tingkat menengah yang ingin menerapkan LLM untuk menganalisis dan menafsirkan sentimen publik dari berbagai sumber teks seperti postingan media sosial, ulasan produk, dan umpan balik pelanggan.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
Memahami prinsip analisis sentimen dan penerapannya menggunakan LLM.
Praproses dan siapkan kumpulan data untuk analisis sentimen.
Latih dan sempurnakan LLM untuk mencerminkan sentimen dalam teks secara akurat.
Analisis sentimen secara real-time dari media sosial dan sumber teks lainnya.
Integrasikan temuan analisis sentimen ke dalam strategi bisnis dan proses pengambilan keputusan.
Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Jakarta (online atau di lokasi) ditujukan untuk pengembang perangkat lunak tingkat menengah dan penulis teknis yang ingin memanfaatkan LLM untuk menyederhanakan alur kerja pengkodean mereka dan membuat dokumentasi yang terperinci dan komprehensif.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
Memahami peran LLM dalam mengotomatiskan pembuatan kode dan dokumentasi perangkat lunak.
Manfaatkan LLM untuk membuat cuplikan dan dokumentasi kode yang akurat dan efisien.
Integrasikan LLM ke dalam siklus pengembangan perangkat lunak mereka untuk meningkatkan produktivitas.
Pertahankan standar dokumentasi berkualitas tinggi menggunakan alat otomatis.
Mengatasi pertimbangan etis dan praktik terbaik dalam menggunakan AI dalam pengembangan perangkat lunak.
Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Jakarta (online atau di lokasi) ditujukan untuk profesional bisnis tingkat menengah dan analis data yang ingin memanfaatkan kekuatan LLM untuk mengekstraksi wawasan bisnis.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
Memahami dasar-dasar dan penerapan LLM dalam konteks intelijen bisnis.
Terapkan LLM untuk menganalisis kumpulan data besar dan mengekstrak wawasan yang bermakna.
Integrasikan analitik berbasis LLM ke dalam proses pengambilan keputusan bisnis strategis.
Evaluasi pertimbangan etis dan praktik terbaik untuk menggunakan LLM dalam bisnis.
Antisipasi tren AI di masa depan dan bersiap menghadapi lanskap intelijen bisnis yang terus berkembang.
Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Jakarta (online atau di tempat) ini ditujukan untuk pengembang dan ilmuwan data tingkat menengah hingga tingkat lanjut yang ingin menguasai LlamaIndex untuk mengembangkan aplikasi inovatif bertenaga LLM.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
Siapkan dan konfigurasikan LlamaIndex untuk digunakan dengan LLM.
Indeks dan kueri kumpulan data khusus menggunakan LlamaIndex untuk meningkatkan fungsionalitas LLM.
Rancang dan kembangkan aplikasi canggih yang memanfaatkan LlamaIndex dan LLM.
Memahami dan menerapkan praktik terbaik untuk bekerja dengan LLM dan LlamaIndex.
Arahkan pertimbangan etis yang terlibat dalam penerapan aplikasi yang didukung LLM.
Pelatihan ini, yang dipimpin oleh instruktur dan diselenggarakan secara Jakarta (online langsung atau langsung tatap muka), ditujukan untuk peneliti AI, profesional machine learning, dan data scientist tingkat menengah yang ingin menggunakan LlamaIndex untuk meningkatkan kemampuan model AI, membuatnya lebih akurat dan dapat diandalkan untuk berbagai aplikasi.
Dengan menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan dapat:
Memahami prinsip dan komponen LlamaIndex.
Mengonsumsi dan menyusun data untuk digunakan dengan LLM.
Mengimplementasikan peningkatan konteks untuk meningkatkan kinerja model AI.
Mengintegrasikan LlamaIndex ke dalam sistem dan alur kerja AI yang ada.
Mistral AI adalah keluarga model AI yang kuat, terbuka sumber, dan siap untuk perusahaan untuk aplikasi bahasa, multimodal, dan agentik.
Pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka ini bertujuan untuk para profesional tingkat menengah hingga tingkat lanjut yang ingin membangun, mengimplementasikan, dan mengelola AI agent menggunakan model Medium 3, Le Chat Enterprise, dan Devstral dari Mistral.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
Memahami arsitektur dan kemampuan Mistral Medium 3, Le Chat Enterprise, dan Devstral.
Merancang dan mengimplementasikan AI agent dengan menggunakan model Mistral untuk kasus penggunaan di perusahaan dan pengembang.
Mengintegrasikan sistem pengodean, konektor, dan data perusahaan ke dalam alur kerja agent.
Memaksimalkan kinerja, biaya, dan ketaatan untuk agent yang dipower oleh Mistral.
Format Kursus
Diskusi interaktif dan percakapan.
Banyak latihan dan praktik.
Implementasi langsung di lingkungan lab live.
Opsi Pemasangan Kursus
Untuk meminta pelatihan kustom untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.
Mistral AI adalah platform AI terbuka yang memungkinkan tim untuk membangun dan mengintegrasikan asisten percakapan ke dalam alur kerja perusahaan dan pelanggan.
Pelatihan langsung ini (online atau tatap muka), dipandu oleh instruktur, ditujukan untuk manajer produk, pengembang full-stack, dan insinyur integrasi dengan tingkat pemula hingga menengah yang ingin merancang, mengintegrasikan, dan mengkomersialkan asisten percakapan menggunakan konektor dan integrasi Mistral.
Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
Mengintegrasikan model percakapan Mistral dengan konektor perusahaan dan SaaS.
Mengimplementasikan retrieval-augmented generation (RAG) untuk respons yang berdasar.
Merancang pola UX untuk asisten chat internal dan eksternal.
Menggunakan asisten dalam alur kerja produk untuk kasus penggunaan dunia nyata.
Format Pelatihan
Diskusi dan perkuliahan interaktif.
Latihan praktis integrasi.
Pengembangan lab langsung asisten percakapan.
Opsi Penyesuaian Pelatihan
Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk pelatihan ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.
Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Jakarta (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.
LangGraph adalah kerangka kerja untuk membangun aplikasi LLM multi-aktor yang stateful sebagai grafik yang dapat dikombinasikan dengan state persisten dan kontrol tepat atas eksekusi.Pelatihan langsung ini (online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk profesional tingkat menengah hingga tingkat lanjut yang ingin merancang, mengimplementasikan, dan mengoperasikan solusi legal berbasis LangGraph dengan kontrol keterangan, ketelusuran, dan tata kelola yang diperlukan.Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan dapat:
Mendesain alur kerja LangGraph yang spesifik legal yang mempertahankan auditabilitas dan kelayakan.
Mengintegrasikan ontologi legal dan standar dokumen ke dalam state dan pemrosesan graf.
Mengimplementasikan pembatasan, persetujuan human-in-the-loop, dan jalur keputusan yang dapat ditelusuri.
Menyebarkan, memantau, dan memelihara layanan LangGraph di produksi dengan observabilitas dan kontrol biaya.
Format Pelatihan
Diskusi dan ceramah interaktif.
Banyak latihan dan praktik.
Implementasi tangani dalam lingkungan lab langsung.
Opsi Penyesuaian Pelatihan
Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk pelatihan ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.
Mistral AI adalah platform AI terbuka dan siap untuk perusahaan yang menyediakan fitur untuk pengembangan AI yang aman, mematuhi peraturan, dan bertanggung jawab.
Pelatihan ini yang dilaksanakan oleh instruktur (online atau langsung tatap muka) ditujukan untuk pemimpin kompliansi tingkat menengah, arsitek keamanan, dan pihak berkepentingan hukum/operasional yang ingin menerapkan praktik AI bertanggung jawab dengan Mistral dengan mengoptimalkan privasi, kediaman data, dan mekanisme kontrol perusahaan.
Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
Menerapkan teknik pemeliharaan privasi dalam pengembangan Mistral.
Menerapkan strategi kediaman data untuk memenuhi persyaratan peraturan.
Mengatur kontrol tingkat perusahaan seperti RBAC, SSO, dan catatan audit.
Menilai opsi penyedia dan pengembangan untuk keseimbangan kompliansi.
Format Pelatihan
Lecture interaktif dan diskusi.
Kasus dan latihan fokus kompliansi.
Implementasi praktis kontrol AI perusahaan.
Opsi Kustomisasi Pelatihan
Untuk meminta pelatihan kustom untuk pelatihan ini, silakan hubungi kami untuk menyiapkan.
LangGraph adalah sebuah kerangka kerja untuk membangun aplikasi LLM berbasis multi-actor dan stateful sebagai graf komposabel dengan state yang dapat dipertahankan dan kontrol atas eksekusi.
Pelatihan ini yang dipimpin oleh instruktur (online atau langsung tatap muka) ditujukan untuk para profesional tingkat menengah hingga mahir yang ingin merancang, mengimplementasikan, dan mengoperasikan solusi keuangan berbasis LangGraph dengan pengawasan, pengawasan, dan kelengkapan yang benar.
Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu untuk:
Mendesain alur kerja LangGraph khusus keuangan yang sesuai dengan persyaratan regulasi dan audit.
Mengintegrasikan standar dan ontologi data keuangan ke dalam state graf dan peralatan.
Mengimplementasikan kontrol keterandalan, keselamatan, dan human-in-the-loop untuk proses kritis.
Meng-deploy, memantau, dan mengoptimalkan sistem LangGraph untuk kinerja, biaya, dan SLAs.
Format Kursus
Kuliah dan diskusi interaktif.
Banyak latihan dan praktik.
Implementasi tangan pertama dalam lingkungan laboratorium langsung.
Opsi Kustomisasi Kursus
Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.
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.
Model Mistral adalah teknologi AI open-source yang sekarang memperluas ke dalam alur kerja multimodal, mendukung tugas bahasa dan visi untuk aplikasi perusahaan dan penelitian.
Pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka ini bertujuan untuk peneliti ML tingkat menengah, insinyur terapan, dan tim produk yang ingin membangun aplikasi multimodal dengan model Mistral, termasuk pipa OCR dan pemahaman dokumen.
Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
Mengatur dan mengonfigurasi model Mistral untuk tugas multimodal.
Menyusun alur kerja OCR dan mengintegrasinya dengan pipa NLP.
Mendesain aplikasi pemahaman dokumen untuk kasus penggunaan perusahaan.
Membangun fungsi pencarian visi-teks dan UI asisten.
Format Pelatihan
Perkuliahan dan diskusi interaktif.
Latihan kode praktis.
Implementasi lab langsung dari pipa multimodal.
Opsi Kustomisasi Pelatihan
Untuk meminta pelatihan kustom untuk pelatihan ini, silakan hubungi kami untuk menyiapkan.
Devstral dan model Mistral adalah teknologi AI sumber terbuka yang dirancang untuk pengembangan yang fleksibel, fine-tuning, dan integrasi yang dapat di-skalakan.
Pelatihan ini yang diketuai instruktur (online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk para insinyur ML tingkat menengah hingga lanjut, tim platform, dan insinyur peneliti yang ingin meng-host sendiri, fine-tune, dan mengatur Devstral dan model Mistral dalam lingkungan produksi.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
Mengatur dan mengonfigurasi lingkungan self-hosted untuk model Mistral dan Devstral.
Menerapkan teknik fine-tuning untuk kinerja yang spesifik domain.
Mengimplementasikan versioning, pemantauan, dan pengelolaan siklus hidup.
Memastikan keamanan, keterangan, dan penggunaan yang bertanggung jawab terhadap model sumber terbuka.
Format Pelatihan
Perkuliahan interaktif dan diskusi.
Latihan tangan untuk self-hosting dan fine-tuning.
Implementasi lab langsung untuk pipeline pengaturan dan pemantauan.
Opsi Kustomisasi Pelatihan
Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.
LangGraph memungkinkan workflow multi-aktor yang memiliki state dengan kontrol tepat atas jalur eksekusi dan persisten state. Dalam bidang kesehatan, kemampuan ini sangat penting untuk keterangan, interoperabilitas, dan membangun sistem dukungan keputusan yang sesuai dengan workflow medis.
Pelatihan ini yang dibimbing langsung instruktur (online langsung atau langsung tatap muka) ditujukan untuk profesional tingkat menengah hingga lanjutan yang ingin merancang, menerapkan, dan mengelola solusi berbasis LangGraph dalam kesehatan sementara menyelesaikan tantangan regulasi, etika, dan operasional.
Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
Merancang workflow LangGraph yang spesifik kesehatan dengan mempertimbangkan keterangan dan auditabilitas.
Mengintegrasikan aplikasi LangGraph dengan ontologi medis dan standar (FHIR, SNOMED CT, ICD).
Menerapkan praktik terbaik untuk keandalan, ketelusuran, dan keterangan dalam lingkungan sensitif.
Menyiapkan, memantau, dan memvalidasi aplikasi LangGraph dalam pengaturan produksi kesehatan.
Format Kursus
Pembahasan interaktif dan diskusi.
Latihan praktik dengan studi kasus dunia nyata.
Praktik implementasi dalam lingkungan lab langsung.
Opsi Penyesuaian Kursus
Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.
LangGraph adalah sebuah framework untuk membangun aplikasi LLM yang memiliki keadaan (stateful) dan beraktor banyak (multi-actor) sebagai grafik yang dapat dikombinasikan dengan keadaan yang permanen dan kendali atas eksekusi.
Pelatihan ini yang dipimpin oleh instruktur, dapat dilakukan dalam bentuk pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka dan ditujukan untuk insinyur platform AI tingkat lanjut, DevOps untuk AI, dan arsitek ML yang ingin mengoptimalkan, mendebug, memantau, dan mengoperasikan sistem LangGraph tingkat produksi.
Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:
Mendesain dan mengoptimalkan topologi LangGraph yang kompleks untuk kecepatan, biaya, dan skalabilitas.
Menyusun ketahanan dengan retries, timeouts, idempotensi, dan pemulihan berdasarkan checkpoint.
Mendebug dan menelusuri eksekusi grafik, memeriksa keadaan, dan secara sistematis mereproduksi masalah produksi.
Menginstrumentasikan grafik dengan log, metrik, dan trace, mendistribusikan ke produksi, dan memantau SLA dan biaya.
Format Kursus
Perkuliahan dan diskusi interaktif.
Banyak latihan dan praktek.
Implementasi langsung di lingkungan lab langsung.
Opsi Penyesuaian Kursus
Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.
Ini adalah pelatihan langsung (online atau tatap muka) yang dibimbing instruktur untuk para pengembang tingkat menengah yang ingin belajar menggunakan generative AI dengan Large Language Models (LLMs) untuk berbagai tugas dan domain.
Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
Menjelaskan apa itu generative AI dan bagaimana cara kerjanya.
Mendeskripsikan arsitektur transformer yang menggerakan LLMs.
Menggunakan hukum skala empiris untuk mengoptimalkan LLMs untuk berbagai tugas dan batasan.
Menerapkan alat dan metode terbaru untuk melatih, memfokuskan, dan mendistribusikan LLMs.
Mendiskusikan peluang dan risiko generative AI untuk masyarakat dan bisnis.
Model bahasa besar (LLMs) dan kerangka kerja agen otonom seperti AutoGen dan CrewAI sedang mengubah cara tim DevOps mengotomatiskan tugas seperti pelacakan perubahan, pembuatan tes, dan peninjauan alert dengan mensimulasikan kolaborasi dan pengambilan keputusan yang mirip manusia.
Pelatihan langsung (daring atau di tempat) ini ditujukan untuk insinyur tingkat lanjut yang ingin merancang dan menerapkan alur kerja otomatisasi DevOps yang didukung oleh model bahasa besar (LLMs) dan sistem multi-agent.
Setelah pelatihan ini, peserta akan dapat:
Mengintegrasikan agen berbasis LLM ke dalam alur kerja CI/CD untuk otomatisasi yang cerdas.
Mengotomatiskan pembuatan tes, analisis komit, dan ringkasan perubahan menggunakan agen.
Menyelaraskan beberapa agen untuk menangani alert, menghasilkan respons, dan memberikan rekomendasi DevOps.
Membangun alur kerja yang aman dan mudah dipertahankan berdaya agen menggunakan kerangka kerja sumber terbuka.
Format Kursus
Lecture interaktif dan diskusi.
Banyak latihan dan praktik.
Pelaksanaan langsung dalam lingkungan laboratorium hidup.
Opsi Pemaduan Kursus
Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.
Mistral adalah keluarga model bahasa besar berkinerja tinggi yang dioptimalkan untuk penyebaran produksi yang efisien biaya di skala besar.
Pelatihan langsung (online atau tatap muka) ini ditujukan untuk insinyur infrastruktur tingkat lanjut, arsitek cloud, dan pemimpin MLOps yang ingin merancang, menyebarkan, dan mengoptimalkan arsitektur berbasis Mistral untuk melaksanakan kinerja maksimum dan biaya minimum.
Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
Menerapkan pola penyebaran yang dapat diskalakan untuk Mistral Medium 3.
Menerapkan strategi batching, kuantisasi, dan penyajian yang efisien.
Mengoptimalkan biaya inferensi sementara mempertahankan kinerja.
Merancang topologi penyajian siap produksi untuk beban kerja perusahaan.
Format Kursus
Lectur dan diskusi interaktif.
Banyak latihan dan praktik.
Implementasi langsung di lingkungan laboratorium langsung.
Opsi Kustomisasi Kursus
Untuk meminta pelatihan yang dikustomisasi untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.
Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Jakarta (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk pengembang AI, arsitek, dan manajer produk tingkat menengah hingga lanjutan yang ingin mengidentifikasi dan memitigasi risiko terkait aplikasi berbasis LLM, termasuk injeksi prompt, kebocoran data, dan output tidak difilter, sambil mengintegrasikan kontrol keamanan seperti validasi input, pengawasan manusia dalam loop, dan batasan output.
Setelah selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:
Mengerti kerentanan inti dari sistem berbasis LLM.
Menerapkan prinsip desain aman pada arsitektur aplikasi LLM.
Menggunakan alat seperti Guardrails AI dan LangChain untuk validasi, penyaringan, dan keamanan.
Mengintegrasikan teknik seperti sandboxing, red teaming, dan tinjauan manusia dalam loop ke pipa produksi kelas tinggi.
LangGraph adalah kerangka kerja orkestrasi berbasis graf yang memungkinkan alur kerja LLM dan alat multi-langkah secara kondisional, ideal untuk mengotomatisasi dan memersonalisasi pipa konten.
Pelatihan langsung ini (online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk marketer, strategis konten, dan pengembang otomatisasi tingkat menengah yang ingin mengimplementasikan kampanye email dan pipa generasi konten dinamis yang bercabang menggunakan LangGraph.
Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
Merancang alur kerja email dan konten berbentuk graf dengan logika kondisional.
Mengintegrasikan LLM, API, dan sumber data untuk pemersonalisasi otomatis.
Mengelola status, memori, dan konteks di seluruh kampanye multi-langkah.
Menevaluasi, memantau, dan mengoptimalkan kinerja alur kerja dan hasil pengiriman.
Format Kursus
Kuliah interaktif dan diskusi kelompok.
Latihan praktis mengimplementasikan alur kerja email dan pipa konten.
Latihan berdasarkan skenario pada pemersonalisasi, segmentasi, dan logika percabangan.
Opsi Pengubahan Kursus
Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.
Le Chat Enterprise adalah solusi ChatOps pribadi yang menyediakan keterampilan AI berbicara yang aman, dapat disesuaikan, dan dikendalikan untuk organisasi, dengan dukungan untuk RBAC, SSO, konektor, dan integrasi aplikasi perusahaan.
Pelatihan ini dipimpin oleh instruktur secara langsung (online atau tatap muka) dan ditujukan untuk manajer produk tingkat menengah, pemimpin IT, insinyur solusi, dan tim keamanan/kepatuhan yang ingin mengimplementasikan, mengkonfigurasi, dan mengelola Le Chat Enterprise dalam lingkungan perusahaan.
Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
Menyetel dan mengkonfigurasi Le Chat Enterprise untuk pengimplementasian yang aman.
Mengaktifkan kontrol RBAC, SSO, dan yang didorong oleh kepatuhan.
Mengintegrasikan Le Chat dengan aplikasi dan penampungan data perusahaan.
Mendesain dan menerapkan buku petunjuk administrasi dan kependudukan untuk ChatOps.
Format Pelatihan
Pembicaraan interaktif dan diskusi.
Banyak latihan dan praktik.
Pengimplementasian praktis dalam lingkungan lab langsung.
Opsi Pengaturan Pelatihan
Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.
Devstral adalah kerangka kerja sumber terbuka yang dirancang untuk membangun dan menjalankan agen pemrograman yang dapat berinteraksi dengan basis kode, alat pengembang, dan API untuk meningkatkan produktivitas rekayasa.
Pelatihan ini yang dikemudikan instruktur (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk insinyur ML tingkat menengah hingga tingkat lanjut, tim pengembangan alat pengembang, dan SRE yang ingin merancang, menerapkan, dan memoptimalkan agen pemrograman menggunakan Devstral.
Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
Menyetel dan mengkonfigurasi Devstral untuk pengembangan agen pemrograman.
Merancang alur kerja agentik untuk eksplorasi dan modifikasi basis kode.
Mengintegrasikan agen pemrograman dengan alat pengembang dan API.
Menerapkan praktik terbaik untuk penyebaran agen yang aman dan efisien.
Format Kursus
Perkuliahan interaktif dan diskusi.
Banyak latihan dan praktek.
Implementasi praktis dalam lingkungan lab langsung.
Opsi Kustomisasi Kursus
Untuk meminta pelatihan kustom untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.
Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Jakarta (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.
LangGraph adalah sebuah framework untuk mengkomposisi alur kerja LLM berbasis grafik yang mendukung percabangan, penggunaan alat, memori, dan eksekusi yang dapat dikendalikan.
Pelatihan ini yang dipimpin oleh instruktur (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk insinyur dan tim produk tingkat menengah yang ingin menggabungkan logika grafik LangGraph dengan loop agent LLM untuk membangun aplikasi dinamis yang memahami konteks seperti agen dukungan pelanggan, pohon keputusan, dan sistem pengambilan informasi.
Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
Mendesain alur kerja berbasis grafik yang mengkoordinasikan agent LLM, alat, dan memori.
Menerapkan pengaliran kondisional, ulang percobaan, dan penanganan kesalahan untuk eksekusi yang kuat.
Mengintegrasikan pengambilan, API, dan output terstruktur ke dalam loop agent.
Menilai, memantau, dan memperkuat perilaku agent untuk keandalan dan keselamatan.
Format Kursus
Perkuliahan interaktif dan diskusi yang dipandu.
Lab yang dipandu dan penjelajahan kode dalam lingkungan sandbox.
Latihan desain berbasis skenario dan ulasan teman.
Opsi Kustomisasi Kursus
Untuk meminta pelatihan kustom untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.
LLMs untuk Pemahaman Kode, Refaktorisasi, dan Documentation adalah kursus teknis yang fokus pada penerapan model bahasa besar (LLMs) untuk meningkatkan kualitas kode, mengurangi utang teknis, dan memperotomatisasi tugas dokumentasi di antara tim perangkat lunak.
Kursus pelatihan langsung ini (online atau offline) ditujukan bagi profesional perangkat lunak tingkat menengah hingga lanjutan yang ingin menggunakan LLMs seperti GPT untuk menganalisis, refaktorisasi, dan mendokumentasikan basis kode kompleks atau lama dengan lebih efektif.
Pada akhir kursus ini, peserta akan dapat:
Menggunakan LLMs untuk menjelaskan kode, dependensi, dan logika di repositori yang tidak dikenal.
Mengidentifikasi dan melakukan refaktorisasi anti-pattern serta meningkatkan keterbacaan kode.
Menghasilkan dan memelihara komentar dalam baris, file README, dan dokumentasi API secara otomatis.
Menyelipkan wawasan yang didorong oleh LLM ke dalam alur kerja CI/CD dan tinjauan yang sudah ada.
Format Kursus
Pembicaraan interaktif dan diskusi.
Banyak latihan dan praktik.
Pelaksanaan tangan pertama di lingkungan laboratorium langsung.
Opsi Kustomisasi Kursus
Untuk meminta pelatihan khusus untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.
Pelatihan ini, yang dipimpin instruktur dan dilaksanakan secara langsung (online atau tatap muka), ditujukan untuk ilmuwan data, pengembang AI, dan penggemar AI tingkat menengah yang ingin menggunakan LLMs untuk melaksanakan berbagai tugas NLP dan menciptakan konten baru dan beragam untuk berbagai tujuan.
Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
Membangun lingkungan pengembangan dengan LLMs dan alat-alat penting.
Melakukan tugas NLU dan NLI dengan LLMs secara mahir.
Mengekstrak, menafsirkan, dan memanfaatkan graf pengetahuan dengan efektif.
Mengenerate dan mengelola dialog menggunakan LLMs untuk aplikasi percakapan.
Menevaluasi kualitas dan keberagaman konten yang dihasilkan oleh LLMs dan generative AI.
Menerapkan prinsip etika, memastikan keadilan dan penggunaan LLMs yang bertanggung jawab.
LangGraph adalah kerangka kerja untuk membangun aplikasi LLM berbasis grafik yang mendukung perencanaan, cabang, penggunaan alat, memori, dan eksekusi yang dapat dikontrol.
Pelatihan langsung ini (online atau tatap muka) bertujuan untuk pemrogram penganjur dan praktisi data pemula yang ingin merancang dan membangun alur kerja LLM yang andal dan berlangkah berganda menggunakan LangGraph.
Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
Menerangkan konsep dasar LangGraph (node, tepi, dan keadaan) dan kapan menggunakan mereka.
Membangun rantai promt yang cabang, memanggil alat, dan mempertahankan memori.
Mengintegrasikan pengambilan dan API eksternal ke dalam alur kerja grafik.
Menguji, memeriksa kesalahan, dan mengevaluasi aplikasi LangGraph untuk kehandalan dan keamanan.
Format Kursus
Kuliah interaktif dan diskusi yang difasilitasi.
Laboratorium terarahkan dan penjelasan kode di lingkungan sandbox.
Latihan berdasarkan skenario tentang desain, pengujian, dan penilaian.
Opsi Kustomisasi Kursus
Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.
Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur dalam Jakarta (online atau di tempat) ini ditujukan untuk pengembang tingkat pemula hingga menengah yang ingin menggunakan Model Bahasa Besar untuk berbagai tugas bahasa alami.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
Siapkan lingkungan pengembangan yang menyertakan LLM yang populer.
Buat LLM dasar dan sempurnakan pada kumpulan data khusus.
Gunakan LLM untuk berbagai tugas bahasa alami seperti meringkas teks, menjawab pertanyaan, membuat teks, dan banyak lagi.
Debug dan evaluasi LLM menggunakan alat seperti TensorBoard, PyTorch Lightning, dan Hugging Face Datasets.
Mistral Medium 3 adalah model bahasa besar multimodal kinerja tinggi yang dirancang untuk pengembangan produksi di lingkungan perusahaan.
Pelatihan ini yang dipimpin instruktur, langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk insinyur AI/ML, arsitek platform, dan tim MLOps tingkat menengah hingga tingkat lanjut yang ingin meng-deploy, mengoptimasi, dan memastikan keamanan Mistral Medium 3 untuk kasus penggunaan perusahaan.
Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu untuk:
Meng-deploy Mistral Medium 3 menggunakan opsi API dan self-hosted.
Mengoptimalkan kinerja dan biaya inferensi.
Menerapkan kasus penggunaan multimodal dengan Mistral Medium 3.
Menerapkan praktik terbaik keamanan dan keterpatanan untuk lingkungan perusahaan.
Format Kursus
Lecture dan diskusi interaktif.
Banyak latihan dan praktik.
Implementasi tangan pertama dalam lingkungan lab langsung.
Opsi Kustomisasi Kursus
Untuk meminta pelatihan kustom untuk kursus ini, silahkan hubungi kami untuk menyusun.
Pelatihan langsung dengan instruktur di Jakarta (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk profesional tingkat pemula yang ingin menginstal, mengonfigurasi, dan menggunakan Ollama untuk menjalankan model AI lokal di komputer mereka.
Setelah selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:
Memahami dasar-dasar Ollama dan kemampuannya.
Mengatur Ollama untuk menjalankan model AI lokal.
Mendeploy dan berinteraksi dengan LLMs menggunakan Ollama.
Memaksimalkan kinerja dan penggunaan sumber daya untuk beban kerja AI.
Menjelajahi kasus penggunaan untuk deploy AI lokal di berbagai industri.
Baca selengkapnya...
Pembaruan Terakhir:
Testimoni (1)
petunjuk bagian teknik
Michal - GE HealthCare
Kursus - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Pelatihan online Large Language Models (LLMs) di Jakarta, Kursus pelatihan Large Language Models (LLMs) di Jakarta, Pelatihan Large Language Models (LLMs) akhir pekan di Jakarta, Pelatihan Large Language Models (LLMs) di Jakarta, Large Language Models (LLMs) dipandu Instruktur di Jakarta, Pelatihan Large Language Models (LLMs) akhir pekan di Jakarta, Bootcamp Large Language Models (LLMs) di Jakarta, Pelatihan pribadi Large Language Models (LLMs) di Jakarta, Large Language Models (LLMs) dipandu Instruktur di Jakarta, Pelatihan Large Language Models (LLMs) tatap muka di Jakarta, Pelatihan Large Language Models (LLMs) sore hari di Jakarta, Pelatihan Large Language Models (LLMs) di Jakarta, Pelatihan online Large Language Models (LLMs) di Jakarta, Instruktur Large Language Models (LLMs) di Jakarta, Kursus privat / pribadi Large Language Models (LLMs) di Jakarta, Kelas Large Language Models (LLMs) di Jakarta
