Pelatihan Large Language Models (LLMs) di Indonesia

Pelatihan langsung tatap muka ini (dapat diselenggarakan secara daring maupun fisik) ditujukan bagi para profesional manajemen senior yang ingin memahami konsep LLM, mengeksplorasi dampaknya terhadap operasional bisnis, serta menilai penerapan praktis berbagai alat kecerdasan buatan seperti ChatGPT, Microsoft Copilot, atau Grok untuk tugas-tugas nyata semisal pembuatan konten, penyusunan ringkasan data, maupun pendukung pengambilan keputusan.

Setelah mengikuti pelatihan ini, para peserta akan mampu:

• Memahami konsep LLM serta cara kerja alat seperti ChatGPT dan Copilot.
• Menggunakan teknik penulisan perintah yang tepat untuk memperoleh hasil nyata dan akurat dari LLM.
• Mengevaluasi kasus penggunaan konkret seperti penyusunan draf surel, pembuatan ringkasan dokumen, serta otomatisasi pekerjaan kantor.
• Mengidentifikasi peluang investasi dan penerapan strategis dalam mengadopsi teknologi kecerdasan buatan.

Pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka ini dalam Indonesia dipimpin oleh instruktur dan ditujukan untuk tim manajemen senior yang ingin memahami nilai strategis LLM dan perangkat AI enterprise. Peserta akan menjelajahi cara mengintegrasikan alat-alat ini ke dalam alur kerja tingkat tinggi, menyusun prompt yang lebih baik, serta mengevaluasi peluang peningkatan produktivitas dan ROI melalui adopsi AI.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami cara kerja LLM dan bagaimana alat seperti ChatGPT dan Copilot menerapkannya.
• Memfaatkan interaksi berbasis prompt untuk mengotomatisasi dan mempercepat tugas.
• Menerapkan perangkat AI pada skenario nyata seperti penyusunan email, ringkasan laporan, dan peninjauan perjanjian.
• Mengevaluasi manfaat strategis, keterbatasan, dan pertimbangan lisensi untuk adopsi LLM.

Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur dan ditujukan bagi para peneliti AI, ilmuwan data, serta pengembang tingkat menengah hingga lanjut yang ingin memahami, menyetel ulang, dan menerapkan Model Bahasa Besar dari Meta AI untuk berbagai keperluan pemrosesan bahasa alami.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Memahami arsitektur dan cara kerja Model Bahasa Besar dari Meta AI.
• Mengatur konfigurasi serta menyetel ulang LLM Meta AI agar sesuai dengan kebutuhan spesifik.
• Membuat aplikasi berbasis LLM seperti alat peringkasan teks, chatbot, dan sistem analisis sentimen.
• Mengoptimalkan dan menerapkan Model Bahasa Besar secara efisien.

Pelatihan langsung tatap muka ini di Indonesia (online maupun onsite) ditujukan bagi para profesional AI tingkat menengah, analis bisnis, serta pemimpin teknologi yang ingin memahami prinsip-prinsip dasar AI generatif serta penerapan LLM dalam konteks bisnis. Peserta akan memperoleh wawasan mengenai arsitektur transformer, teknik pengolahan prompt, dan aspek etika dalam penerapan model-model ini untuk solusi praktis.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Memahami prinsip-prinsip dasar AI generatif dan model bahasa besar.
• Menerapkan serta melakukan fine-tuning terhadap LLM untuk keperluan bisnis tertentu.
• Menggunakan teknik pengolahan prompt guna menghasilkan output yang optimal dari model.
• Memahami aspek etika dan manajemen risiko dalam penerapan LLM.

Pelatihan online langsung ini, yang dipandu oleh instruktur Indonesia (secara online maupun tatap muka), ditujukan bagi para profesional AI tingkat menengah, ahli etika, ilmuwan data, insinyur, serta pembuat kebijakan dan pihak-pihak terkait yang ingin memahami secara mendalam lanskap etis seputar LLM.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mengidentifikasi isu dan tantangan etis yang terkait dengan penggunaan LLM.
• Menerapkan kerangka berpikir dan prinsip-prinsip etis dalam penerapan LLM.
• Menilai dampak sosial dari LLM serta mengurangi risiko yang mungkin muncul.
• Merancang strategi pengembangan dan penggunaan AI secara bertanggung jawab.

Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur, ditujukan bagi para praktisi NLP tingkat menengah dan ilmuwan data, pencipta konten serta penerjemah, juga perusahaan global yang ingin memanfaatkan LLM untuk menerjemahkan bahasa maupun membuat konten multibahasa.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami prinsip-prinsip pembelajaran dan penerjemahan antarbahasa menggunakan LLM.
• Mengimplementasikan LLM guna menerjemahkan konten ke dalam berbagai bahasa.
• Menciptakan serta mengelola kumpulan data multibahasa untuk melatih LLM.
• Merancang strategi yang tepat untuk menjaga konsistensi dan mutu terjemahan.

Pelatihan langsung tatap muka ini, yang dipandu instruktur (dalam Indonesia, secara daring atau tatap muka), ditujukan bagi para analis keuangan tingkat menengah, ilmuwan data, serta profesional investasi yang ingin memanfaatkan LLM dalam menganalisis dan meramalkan pasar keuangan.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Mengerti penerapan LLM dalam analisis pasar keuangan.
• Menggunakan LLM untuk mengolah berita, laporan, dan data keuangan demi memperoleh wawasan pasar.
• Membangun model prediktif untuk harga saham, tren pasar, serta indikator ekonomi.
• Mengintegrasikan hasil analisis LLM ke dalam proses pengambilan keputusan investasi.

Pelatihan langsung tatap muka ini yang dipandu oleh instruktur ditujukan bagi para ilmuwan dan peneliti bidang lingkungan, analis data, pembuat kebijakan, serta aktivis lingkungan tingkat menengah yang ingin memanfaatkan LLM dalam pemodelan dan analisis lingkungan.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Memahami penerapan LLM dalam ilmu lingkungan.
• Menggunakan LLM untuk menganalisis serta memodelkan data lingkungan.
• Menafsirkan hasil analisis LLM dalam penilaian dampak lingkungan.
• Menyampaikan temuan secara efektif guna mendukung penyusunan kebijakan dan upaya konservasi.

Pelatihan langsung tatap muka ini dipandu oleh instruktur dan ditujukan bagi para pengembang VR dan AR tingkat menengah, desainer permainan, serta insinyur AI yang ingin mengintegrasikan LLM ke dalam aplikasi VR dan AR demi menciptakan lingkungan interaktif yang lebih menarik.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami peran LLM dalam penciptaan pengalaman VR dan AR yang imersif.
• Mengembangkan aplikasi VR dan AR yang memanfaatkan LLM untuk dialog interaktif serta pembuatan konten.
• Mengintegrasikan LLM dengan alat pengembangan VR dan AR guna meningkatkan keterlibatan pengguna.
• Menerapkan praktik terbaik dalam merancang narasi serta interaksi berbasis AI di ruang virtual.

Pelatihan online langsung ini dipimpin oleh instruktur dan ditujukan bagi para ilmuwan data, insinyur machine learning, serta pengembang perangkat lunak tingkat menengah yang ingin menerapkan Large Language Models (LLM) pada data multimoda demi mengembangkan aplikasi AI canggih.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Memahami prinsip-prinsip pembelajaran multimoda dengan LLM.
• Mengimplementasikan LLM untuk memproses dan menganalisis data teks, gambar, serta audio.
• Membangun aplikasi yang memanfaatkan keunggulan integrasi data multimoda.
• Menilai kinerja sistem LLM berbasis data multimoda.

Pelatihan langsung ini dipandu oleh instruktur, baik secara virtual maupun tatap muka, ditujukan bagi para profesional keamanan siber tingkat menengah serta ilmuwan data yang ingin memanfaatkan LLM untuk meningkatkan keamanan siber dan intelijen ancaman.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami peran LLM dalam keamanan siber.
• Menerapkan LLM untuk mendeteksi dan menganalisis ancaman.
• Memanfaatkan LLM guna otomatisasi serta respons terhadap masalah keamanan.
• Mengintegrasikan LLM dengan infrastruktur keamanan yang sudah ada.

Pelatihan online langsung ini, yang dipandu oleh instruktur (baik secara daring maupun tatap muka), ditujukan bagi para ilmuwan data dan analis bisnis tingkat menengah yang ingin memanfaatkan model bahasa besar (LLM) untuk meramalkan tren serta perilaku di berbagai sektor industri.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami konsep dasar LLM beserta perannya dalam analitik prediktif.
• Menerapkan LLM untuk menganalisis dan memprediksi data di berbagai industri.
• Menilai efektivitas model prediktif yang menggunakan LLM.
• Mengintegrasikan LLM ke dalam alur pemrosesan data yang sudah ada.

Pelatihan langsung tatap muka ini di Indonesia, baik secara daring maupun fisik, ditujukan bagi para ilmuwan data tingkat menengah yang ingin memperoleh pemahaman mendalam serta keterampilan praktis dalam bidang Model Bahasa Besar (LLMs) dan Pembelajaran Penguatan (RL).

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami komponen serta cara kerja model transformer.
• Mengoptimalkan dan menyetel ulang LLMs agar sesuai dengan tugas maupun aplikasi tertentu.
• Memahami prinsip-prinsip utama serta metodologi Pembelajaran Penguatan.
• Mempelajari bagaimana teknik Pembelajaran Penguatan dapat meningkatkan performa LLMs.

Pelatihan langsung tatap muka ini Indonesia (baik secara online maupun langsung) ditujukan bagi para pencipta konten tingkat menengah, profesional pemasaran, serta ahli teknologi pendidikan yang ingin memanfaatkan kekuatan LLM untuk menghasilkan konten berkualitas tinggi, beragam, dan menarik di berbagai bidang.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami kemampuan LLM serta penerapannya dalam pembuatan konten.
• Mengatur konfigurasi dan menggunakan LLM untuk menghasilkan berbagai jenis konten.
• Menerapkan praktik terbaik dalam membuat prompt maupun menyetel ulang model LLM agar menghasilkan output yang diinginkan.
• Menilai kualitas konten hasil AI dan menyempurnakannya untuk segmen audiens tertentu.
• Meneroka teknik canggih dalam menciptakan konten kreatif serta konten multimodal menggunakan LLM.

Pelatihan langsung tatap muka ini (dapat diselenggarakan secara online atau fisik) ditujukan bagi para pendidik, profesional EdTech, serta peneliti dengan berbagai tingkat pengalaman yang ingin memanfaatkan LLM dalam menciptakan proses belajar yang terpersonalisasi.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta diharapkan dapat:

• Memahami arsitektur serta kemampuan LLM.
• Mengidentifikasi kesempatan untuk menyesuaikan konten pendidikan menggunakan LLM.
• Merancang platform pembelajaran adaptif yang memanfaatkan LLM dalam pengaturan kontennya.
• Menerapkan strategi berbasis LLM guna meningkatkan keterlibatan siswa dan hasil belajar mereka.
• Menilai efektivitas LLM dalam lingkungan pendidikan serta mengambil keputusan yang didasarkan pada data untuk pengembangan lebih lanjut.

Pelatihan online langsung ini, yang dipandu oleh instruktur di Indonesia (baik secara daring maupun tatap muka), ditujukan bagi para praktisi pembelajaran mesin tingkat menengah dan pengembang AI yang ingin melakukan penyesuaian serta penerapan model dengan bobot terbuka seperti LLaMA, Mistral, dan Qwen untuk keperluan bisnis atau aplikasi internal tertentu.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, para peserta akan mampu:

• Memahami ekosistem serta perbedaan antar model LLM open source.
• Menyiapkan kumpulan data dan konfigurasi penyesuaian untuk model seperti LLaMA, Mistral, dan Qwen.
• Melaksanakan proses penyesuaian menggunakan alat Hugging Face Transformers dan PEFT.
• Mengevaluasi, menyimpan, serta menerapkan model yang telah disesuaikan dalam lingkungan yang aman.

Pelatihan langsung tatap muka ini dipandu oleh instruktur (baik secara online maupun onsite) dan ditujukan bagi para pengembang perangkat lunak serta ilmuwan data tingkat pemula hingga menengah yang ingin menerapkan LLM dalam sistem pengenalan dan sintesis ucapan.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami peran LLM dalam teknologi pengolahan suara.
• Menerapkan LLM untuk mencapai akurasi tinggi pada proses pengenalan ucapan serta menghasilkan sintesis suara yang alami.
• Mengintegrasikan LLM dengan mesin pengenalan ucapan dan alat sintesis suara.
• Menilai serta meningkatkan kinerja sistem pengolahan suara berbasis LLM.
• Mengetahui tren terkini serta arah pengembangan teknologi pengolahan suara di masa depan.

Pelatihan langsung tatap muka ini di Indonesia, baik secara online maupun tatap muka, ditujukan bagi para profesional bidang dukungan pelanggan dan teknologi informasi tingkat pemula hingga menengah yang ingin menerapkan LLM untuk membuat chatbot dukungan pelanggan yang responsif serta cerdas.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami dasar-dasar dan arsitektur Model Bahasa Besar (LLM).
• Merencanakan serta mengintegrasikan LLM ke dalam sistem dukungan pelanggan.
• Meningkatkan tingkat responsivitas serta pengalaman pengguna chatbot.
• Menangani aspek etika dan memastikan kepatuhan terhadap standar industri.
• Menerapkan serta mengelola chatbot berbasis LLM untuk digunakan dalam dunia nyata.

Pelatihan Indonesia yang dipandu instruktur (online atau onsite) ini ditujukan untuk ilmuwan data dan insinyur AI tingkat menengah yang ingin melakukan fine-tuning pada model bahasa besar secara lebih terjangkau dan efisien menggunakan metode seperti LoRA, Adapter Tuning, dan Prefix Tuning.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami teori di balik pendekatan parameter-efficient fine-tuning.
• Implementasi LoRA, Adapter Tuning, dan Prefix Tuning menggunakan Hugging Face PEFT.
• Membandingkan kompromi antara kinerja dan biaya dari metode PEFT dibandingkan fine-tuning penuh.
• Mengdeploy dan menskalakan LLM yang telah di-fine-tune dengan mengurangi persyaratan komputasi dan penyimpanan.

Pelatihan langsung tatap muka atau pelatihan online langsung ini ditujukan bagi para insinyur pembelajaran mesin, pengembang AI, serta ilmuwan data pada tingkat menengah hingga lanjut yang ingin mempelajari cara menggunakan QLoRA dalam menyetel model besar secara efektif untuk berbagai tugas khusus.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Mengerti teori dasar QLoRA serta teknik kuantisasi dalam konteks LLM.
• Menerapkan QLoRA untuk menyetel model bahasa besar guna keperluan spesifik.
• Mengoptimalkan kinerja penyetelan meskipun sumber daya komputasi yang tersedia terbatas, dengan memanfaatkan kuantisasi.
• Menyebarkan dan mengevaluasi model hasil penyetelan dalam aplikasi nyata secara efisien.

Pelatihan langsung tatap muka ini dipandu oleh instruktur (baik secara online maupun luring) ditujukan bagi para profesional bidang data dan pemasaran tingkat menengah yang ingin memanfaatkan LLM untuk menganalisis serta menafsirkan sentimen publik dari berbagai sumber teks seperti postingan media sosial, ulasan produk, dan masukan pelanggan.

Setelah menyelesaikan kursus ini, peserta diharapkan mampu:

• Memahami prinsip-prinsip analisis sentimen serta penerapannya dengan menggunakan LLM.
• Melakukan pra-pengolahan dan penyiapan dataset untuk keperluan analisis sentimen.
• Melatih serta menyetel ulang LLM agar mampu mencerminkan sentimen dalam teks secara akurat.
• Menganalisis sentimen secara real-time dari media sosial maupun sumber teks lainnya.
• Memasukkan temuan analisis sentimen ke dalam strategi bisnis dan proses pengambilan keputusan.

Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur dan ditujukan bagi para pengembang perangkat lunak serta penulis teknis tingkat menengah yang ingin memanfaatkan LLM untuk menyederhanakan alur kerja pemrograman sekaligus membuat dokumentasi yang rinci dan lengkap.

Setelah mengikuti pelatihan ini, para peserta diharapkan mampu:

• Memahami peran LLM dalam mengotomatisasi proses generasi kode serta pembuatan dokumentasi perangkat lunak.
• Menggunakan LLM untuk menghasilkan potongan kode dan dokumentasi yang akurat serta efisien.
• Mengintegrasikan LLM ke dalam siklus pengembangan perangkat lunak demi meningkatkan produktivitas.
• Mempertahankan standar dokumentasi berkualitas tinggi dengan memanfaatkan alat otomatis.
• Menanggapi pertimbangan etika serta mengikuti praktik terbaik dalam penerapan AI pada pengembangan perangkat lunak.

Kegiatan pelatihan langsung tatap muka ini (baik online maupun offline) ditujukan bagi para profesional bisnis serta analis data tingkat menengah yang ingin memanfaatkan kekuatan LLM untuk menggali wawasan bisnis.

Setelah menyelesaikan pelatihan, peserta akan mampu:

• Memahami konsep dasar dan penerapan LLM dalam konteks intelijen bisnis.
• Menggunakan LLM untuk menganalisis kumpulan data besar serta mengekstrak informasi penting.
• Menyatukan analitik berbasis LLM ke dalam proses pengambilan keputusan strategis di perusahaan.
• Mempertimbangkan aspek etika serta praktik terbaik saat menerapkan LLM dalam dunia bisnis.
• Memprediksi tren AI masa depan serta mempersiapkan diri menghadapi perkembangan intelijen bisnis.

Pelatihan langsung tatap muka ini dipimpin oleh instruktur, ditujukan bagi para pengembang serta ilmuwan data tingkat menengah hingga lanjutan yang ingin menguasai LlamaIndex untuk merancang aplikasi inovatif berbasis LLM.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mengatur dan mengonfigurasi LlamaIndex agar dapat digunakan bersama LLM.
• Mengindeks serta melakukan kueri terhadap data khusus menggunakan LlamaIndex untuk memperkaya fungsionalitas LLM.
• Merancang dan membangun aplikasi canggih yang mengintegrasikan LlamaIndex dan LLM.
• Memahami serta menerapkan praktik terbaik dalam pengembangan aplikasi berbasis LLM menggunakan LlamaIndex.
• Mengantisipasi serta memahami aspek etika saat menerapkan aplikasi yang didukung oleh LLM.

Pelatihan langsung tatap muka ini dipandu oleh instruktur dan ditujukan bagi para peneliti AI, profesional machine learning, serta ahli data tingkat menengah yang ingin memanfaatkan LlamaIndex untuk meningkatkan kemampuan model AI sehingga lebih akurat dan dapat diandalkan dalam berbagai aplikasi.

Setelah mengikuti pelatihan ini, para peserta akan mampu:

• Memahami prinsip-prinsip serta komponen-komponen dasar LlamaIndex.
• Mengimpor dan menyusun struktur data agar siap digunakan dengan LLM.
• Menerapkan teknik pengayaan konteks guna meningkatkan performa model AI.
• Mengintegrasikan LlamaIndex ke dalam sistem dan alur kerja AI yang sudah ada.

Pelatihan langsung ini <di lokasi> (baik secara online maupun tatap muka) ditujukan untuk para profesional tingkat menengah yang ingin memanfaatkan teknik rekayasa prompt serta pembelajaran dengan sedikit contoh guna meningkatkan kinerja LLM dalam aplikasi nyata.

Setelah mengikuti kursus ini, peserta akan mampu:

• Memahami prinsip-prinsip rekayasa prompt dan pembelajaran dengan sedikit contoh.
• Merancang prompt yang efektif untuk berbagai tugas NLP.
• Memanfaatkan teknik pembelajaran dengan sedikit contoh untuk menyesuaikan LLM hanya dengan data minimal.
• Mengoptimalkan kinerja LLM dalam aplikasi praktis.

Pelatihan ini diselenggarakan secara langsung oleh instruktur (secara online atau tatap muka), ditujukan bagi para insinyur tingkat lanjut, spesialis AI, serta pemimpin bidang lokalisasi yang ingin menerapkan sistem model bahasa besar (LLM) untuk terjemahan otomatis, evaluasi kualitas, dan tata kelola perusahaan.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Merancang saluran kerja lokalisasi berbasis LLM yang berkualitas tinggi, dengan integrasi model open source maupun komersial.
• Mengimplementasikan alur kerja QA otomatis serta metrik penilaian kualitas guna memastikan konsistensi terjemahan.
• Membentuk sistem tata kelola dan mekanisme persetujuan dalam proses produksi konten multibahasa.
• Menyebarkan sistem lokalisasi berbasis LLM yang dapat diaudit ke lingkungan yang aman, dengan skalabilitas tinggi.

Pelatihan ini diselenggarakan secara langsung oleh instruktur (baik secara online maupun tatap muka) dan ditujukan bagi para pengembang AI tingkat menengah serta insinyur lokalisasi yang ingin membangun pipeline penerjemahan otomatis yang dapat diskalakan dengan memanfaatkan model LLM baik milik vendor maupun open-source.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Merancang dan menerapkan alur kerja penerjemahan dengan memanfaatkan framework LLM serta API modern.
• Mengintegrasikan model open-source maupun komersial ke dalam sistem penerjemahan yang dapat diskalakan.
• Mengoptimalkan kualitas terjemahan melalui teknik fine-tuning, pengembangan prompt, serta otomasi proses.
• Membangun infrastruktur penerjemahan yang efisien secara biaya dan memenuhi standar kepatuhan di lingkungan perusahaan.

Pelatihan langsung tatap muka ini dipandu oleh instruktur, baik secara daring maupun fisik, dan ditujukan bagi para pengembang tingkat menengah yang ingin mempelajari cara menggunakan AI Generatif bersama LLM untuk berbagai tugas dan bidang.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Menjelaskan pengertian AI Generatif serta mekanisme kerjanya.
• Menguraikan arsitektur transformer yang menjadi dasar pengoperasian LLM.
• Menerapkan hukum penskalaan empiris untuk mengoptimalkan LLM sesuai kebutuhan dan batasan tertentu.
• Menggunakan alat serta metode terkini dalam melatih, menyetel ulang, dan men-deploy LLM.
• Membahas peluang maupun risiko AI Generatif bagi masyarakat dan dunia bisnis.

Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur Indonesia (dapat dilakukan secara virtual maupun tatap muka) ditujukan bagi para pengembang AI, arsitek sistem, serta manajer produk tingkat menengah hingga lanjut yang ingin mengidentifikasi dan mengurangi risiko pada aplikasi berbasis LLM, termasuk serangan jenis prompt injection, kebocoran data, dan hasil keluaran yang tidak terfilter. Mereka juga akan mempelajari penerapan mekanisme keamanan seperti validasi input, pengawasan manusia, serta pengaturan batas keamanan pada output.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mengenali kerentanan utama dalam sistem berbasis LLM.
• Menerapkan prinsip-prinsip desain aman dalam arsitektur aplikasi LLM.
• Memanfaatkan alat-alat seperti Guardrails AI dan LangChain untuk validasi, penyaringan data, serta keamanan sistem.
• Mengintegrasikan teknik-teknik seperti sandboxing, pengujian red teaming, dan pengawasan manusia dalam proses produksi aplikasi LLM.

Pelatihan online langsung ini yang diselenggarakan di Indonesia (secara virtual atau tatap muka) ditujukan bagi para profesional tingkat menengah hingga lanjutan yang ingin mengcustomize model yang telah terlatih untuk tugas-tugas serta kumpulan data tertentu.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami prinsip-prinsip penyesuaian model serta penerapannya.
• Mempersiapkan dataset yang sesuai untuk proses penyesuaian model.
• Menyesuaikan model bahasa besar (LLM) guna mengatasi tugas-tugas pemrosesan bahasa alami.
• Mengoptimalkan kinerja model serta mengatasi berbagai tantangan umum yang muncul.

Pelatihan langsung tatap muka ini dipandu oleh instruktur dan ditujukan bagi para ilmuwan data tingkat menengah, pengembang AI, serta pecinta kecerdasan buatan yang ingin memanfaatkan LLM guna menyelesaikan beragam tugas NLP serta menghasilkan konten kreatif untuk berbagai keperluan.

Setelah mengikuti pelatihan ini, para peserta akan mampu:

• Menyiapkan lingkungan pengembangan yang memadai dengan LLM serta alat-alat pendukungnya.
• Melakukan tugas NLU dan NLI secara efektif menggunakan LLM.
• Menggali, menganalisis, dan memanfaatkan graf pengetahuan secara maksimal.
• Menghasilkan serta mengatur percakapan melalui LLM untuk aplikasi interaktif berbasis obrolan.
• Menilai kualitas serta keragaman konten yang dihasilkan oleh LLM dan sistem AI generatif.
• Menerapkan prinsip-prinsip etika guna menjamin keadilan serta penggunaan LLM secara bertanggung jawab.

Pelatihan langsung tatap muka ini, baik secara daring maupun luring, ditujukan bagi para pengembang tingkat pemula hingga menengah yang ingin menggunakan LLM dalam berbagai tugas bahasa alami.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan dapat:

• Mengatur lingkungan pengembangan yang mencakup model LLM populer.
• Membuat model LLM dasar dan melatihnya ulang menggunakan dataset khusus milik mereka sendiri.
• Menerapkan LLM untuk berbagai tugas bahasa alami, termasuk merangkum teks, menjawab pertanyaan, serta menghasilkan teks baru.
• Melakukan debugging dan evaluasi terhadap LLM dengan memanfaatkan alat bantu seperti TensorBoard, PyTorch Lightning, serta Hugging Face Datasets.

Pelatihan online langsung ini di Indonesia ditujukan khusus bagi para profesional observabilitas serta SRE yang ingin mengintegrasikan LLM dan teknologi AI ke dalam proses pemantauan, pengiriman peringatan, serta analisis insiden mereka.

Pelatihan langsung ini, dibimbing oleh instruktur di Indonesia (online live training atau onsite live training), ditargetkan bagi para profesional dukungan IT yang ingin memanfaatkan alat AI dan platform otomatisasi untuk merampingkan proses dukungan, menyamakan respons, serta mengurangi upaya dokumentasi manual.

Pelatihan langsung tatap muka ini di Indonesia (secara online atau langsung) ditujukan bagi para insinyur serta arsitek tingkat menengah. Mereka diharapkan dapat memanfaatkan Tencent Hunyuan untuk menerapkan model bahasa besar maupun model MoE dengan latensi rendah, kecepatan pemrosesan data yang tinggi, sekaligus mengendalikan biaya operasional secara efektif.

Setelah pelatihan ini selesai diikuti, para peserta akan mampu menjelaskan pola penerapan Tencent Hunyuan dalam produksi, melakukan optimisasi kinerja inferensi, menerapkan strategi pengelompokan permintaan serta kuantisasi secara tepat, dan merancang operasional penyajian model yang skalabel.

Pelatihan langsung tatap muka ini dalam format Indonesia (online atau offline) ditujukan bagi para pengembang tingkat menengah, tim produk teknis, serta praktisi AI yang ingin memanfaatkan model Hunyuan guna membuat aplikasi multimodal untuk proses pembuatan dan distribusi gambar, video, maupun konten 3D.

Setelah mengikutinya, peserta akan mampu merancang alur kerja berbasis perintah, menghasilkan serta mengevaluasi aset multimodal, menyajikannya melalui aplikasi atau API, dan menggabungkannya dengan sistem produksi perusahaan.

Tujuan kursus mencetak insinyur perangkat lunak / AI menjadi legal engineer — para profesional yang mampu membangun AI untuk pekerjaan hukum (eDiscovery, review, investigasi).

Dalam dua hari, peserta membangun tumpukan inti lengkap: memasukkan dan mengekstraksi data hukum dunia nyata yang rumit, melakukan pencarian dan pengambilan, menambahkan retrieval-augmented generation (RAG) dengan sitasi, menjaga privasi menggunakan model lokal dan membuktikannya, menjalankan review AI yang dapat dipertanggungjawabkan dengan metrik yang siap untuk pengadilan, dan mengemas hasilnya untuk deployment.

Pelatihan online langsung ini dalam Indonesia diselenggarakan secara tatap muka atau virtual, dan ditujukan bagi para profesional di bidang AI tingkat pemula, menengah, hingga lanjutan yang ingin menggunakan MCP untuk menghubungkan asisten AI dengan alat-alat eksternal, data, serta layanan perusahaan.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu menjelaskan konsep-konsep dasar MCP, mengenali komponen arsitektur utama, menyusun integrasi sederhana, serta menerapkan praktik keamanan yang tepat.

Pelatihan langsung ini diselenggarakan oleh instruktur di Indonesia (online atau tatap muka) dan ditujukan bagi arsitek perusahaan tingkat menengah yang ingin memanfaatkan Protokol Konteks Model untuk merancang platform integrasi agen yang aman, dapat diskalakan, serta mudah dikelola dalam lingkungan korporat.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu menjelaskan arsitektur Protokol Konteks Model serta pola penerapannya di perusahaan, merancang platform integrasi yang aman, menerapkan kontrol tata kelola dan akses, serta menilai opsi penerapan dan skalabilitasnya.

Pelatihan online langsung ini ditujukan bagi para pengembang tingkat menengah, arsitek perangkat lunak, serta insinyur platform yang ingin memanfaatkan MCP untuk membangun server dan klien yang siap diterapkan dalam skala perusahaan.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu menjelaskan arsitektur MCP secara praktis, menyusun integrasi yang siap produksi, serta menerapkan manajemen versi dan pola dukungan operasional lainnya.

Pelatihan online langsung ini dipimpin oleh instruktur Indonesia dan ditujukan bagi para pemimpin IT tingkat menengah, profesional kepatuhan, tim keamanan, serta arsitek perusahaan yang ingin menerapkan prinsip-prinsip AI berdaulat serta praktik tata kelola untuk merancang lingkungan AI yang mampu melindungi data sensitif, memenuhi persyaratan lokalisasi, dan mengurangi ketergantungan pada vendor eksternal.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu menjelaskan konsep-konsep AI berdaulat, mengevaluasi pilihan penyimpanan dan tata kelola sistem, mendefinisikan kontrol atas perintah masukan serta log aktivitas, sekaligus menyusun rencana implementasi yang praktis.