Pelatihan Large Language Models (LLMs) di Indonesia

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau tatap muka) ini ditujukan untuk profesional manajemen senior yang ingin memahami apa itu LLMs, mengeksplor dampak potensialnya terhadap operasi bisnis, dan mengevaluasi penggunaan praktis alat AI seperti ChatGPT, Microsoft Copilot, atau Grok untuk tugas nyata seperti pembuatan konten, rangkuman data, dan dukungan keputusan.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami apa itu LLMs dan bagaimana alat seperti ChatGPT dan Copilot berfungsi.
• Menggunakan teknik prompt untuk mendapatkan hasil praktis dan andal dari LLMs.
• Mengevaluasi kasus penggunaan nyata seperti penulisan email, merangkum dokumen, dan otomatisasi produktivitas.
• Mengidentifikasi peluang investasi dan aplikasi strategis untuk adopsi AI.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur ini di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan untuk tim manajemen senior yang ingin memahami nilai strategis dari LLMs dan alat AI perusahaan. Peserta akan mengeksplorasi cara mengintegrasikan alat-alat ini ke dalam alur kerja tingkat tinggi, merumuskan prompt yang lebih baik, dan mengevaluasi peluang untuk meningkatkan produktivitas dan ROI melalui adopsi AI.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami bagaimana LLMs bekerja dan cara alat seperti ChatGPT dan Copilot menerapkannya.
• Menggunakan interaksi berbasis prompt untuk otomatisasi dan percepatan tugas.
• Menerapkan alat AI ke skenario nyata seperti penulisan email, ringkasan laporan, dan tinjauan perjanjian.
• Mengevaluasi manfaat strategis, keterbatasan, dan pertimbangan lisensi untuk adopsi LLMs.

Pelatihan ini yang dikemudikan instruktur, dilaksanakan secara langsung di Indonesia (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 Indonesia (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 Indonesia (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 Indonesia (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 Indonesia (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 Indonesia (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 dipandu instruktur ini (online atau tatap muka) di Indonesia ditujukan untuk pengembang VR dan AR, desainer game, dan insinyur AI tingkat menengah yang ingin mengintegrasikan LLMs ke dalam aplikasi VR dan AR untuk menciptakan lingkungan yang lebih menarik dan responsif.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

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

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (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.
• Evaluasi kinerja sistem LLM multimodal.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (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 Indonesia (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 Indonesia (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 Indonesia (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 Indonesia (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 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 (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 Indonesia (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 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.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (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 Indonesia (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 Indonesia (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 Indonesia (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 dipandu instruktur secara langsung di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan kepada peneliti AI tingkat menengah, profesional pembelajaran mesin, dan ilmuwan data yang ingin menggunakan LlamaIndex untuk meningkatkan kemampuan model AI, membuatnya lebih akurat dan handal untuk berbagai aplikasi.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami prinsip dan komponen LlamaIndex.
• Mengolah dan menyusun data untuk digunakan dengan LLMs.
• Mengimplementasikan peningkatan konteks untuk meningkatkan kinerja model AI.
• Memadukan LlamaIndex ke dalam sistem dan alur kerja AI yang ada.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur ini di Indonesia (daring atau tatap muka) ditujukan untuk profesional tingkat menengah yang ingin memanfaatkan kekuatan pengembangan prompt dan pembelajaran berbasis few-shot untuk mengoptimalkan kinerja LLM untuk aplikasi dunia nyata.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami prinsip-prinsip pengembangan prompt dan pembelajaran berbasis few-shot.
• Merancang prompt yang efektif untuk berbagai tugas NLP.
• Memanfaatkan teknik berbasis few-shot untuk menyesuaikan LLM dengan data minimal.
• Mengoptimalkan kinerja LLM untuk aplikasi praktis.

LangGraph adalah sebuah kerangka kerja untuk membangun aplikasi LLM berstatus, multi-aktor sebagai grafik yang dapat dikomposisi dengan status persisten dan kontrol presisi atas eksekusi.

Pelatihan langsung ini (daring atau tatap muka) ditujukan bagi profesional tingkat menengah hingga lanjutan yang berkeinginan merancang, mengimplementasikan, dan mengoperasikan solusi hukum berbasis LangGraph dengan kontrol ketaatan, pelacakan, dan tata kelola yang diperlukan.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Merancang alur kerja LangGraph spesifik hukum yang mempertahankan auditabilitas dan ketaatan.
• Mengintegrasikan ontologi hukum dan standar dokumen ke dalam status grafik dan pemrosesan.
• Mengimplementasikan penjaga batas, persetujuan manusia dalam loop, dan jalur keputusan yang dapat dilacak.
• Menyebarkan, memantau, dan memelihara layanan LangGraph di produksi dengan observabilitas dan kontrol biaya.

Format Kursus

• Kuliah interaktif dan diskusi.
• Banyak latihan dan praktik.
• Implementasi langsung dalam lingkungan laboratorium hidup.

Pilihan Penyesuaian Kursus

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

Pelatihan langsung ini (online atau tatap muka) ditujukan untuk insinyur tingkat lanjut, spesialis AI, dan pemimpin lokalisasi yang ingin mengimplementasikan sistem model bahasa besar (LLM) untuk penerjemahan otomatis, evaluasi kualitas, dan pemerintahan perusahaan.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Membangun pipa lokalisasi LLM tingkat enterprise yang mengintegrasikan model terbuka dan proprietary.
• Mengimplementasikan alur kerja QA otomatis dan metrik kualitas untuk konsistensi penerjemahan.
• Menetapkan bingkai pemerintahan dan persetujuan untuk produksi konten multibahasa.
• Menyebarkan sistem lokalisasi LLM-berbasis yang dapat diskalakan dalam lingkungan aman.

AI untuk SQL adalah penerapan kecerdasan buatan dan model bahasa besar (LLMs) untuk otomatisasi, optimalisasi, dan peningkatan cara kueri SQL dibuat, dieksekusi, dan ditafsirkan dalam lingkungan data perusahaan.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur (online atau tatap muka) ini ditujukan untuk insinyur data tingkat menengah dan pemimpin teknis yang ingin mengintegrasikan kemampuan AI ke dalam alur kerja SQL untuk memungkinkan penyusunan kueri berbasis bahasa alami, optimalisasi cerdas, dan analisis data otomatis.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mengintegrasikan LLMs seperti GPT, DeepSeek, LLaMA, Qwen, dan Mistral ke dalam lingkungan SQL.
• Membangun pipa kerja dari bahasa alami ke SQL untuk akses data konversasional.
• Mengimplementasikan optimalisasi kueri dan deteksi kesalahan berbasis AI.
• Mendesain alur kerja AI-SQL yang aman, dapat diaudit untuk penggunaan perusahaan.

Format Kursus

• Kuliah interaktif dan diskusi.
• Banyak latihan dan praktik.
• Implementasi hands-on dalam lingkungan lab langsung.

Pilihan Penyesuaian Kursus

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk menyusunnya.

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.

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.

Pelatihan ini dipimpin instruktur secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk pengembang AI tingkat menengah dan insinyur lokalasi yang ingin merancang pipa terjemahan otomatis yang skalabel menggunakan LLM propietas dan open-source.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Merancang dan menyebarluaskan alur kerja terjemahan menggunakan kerangka kerja LLM modern dan API.
• Mengintegrasikan model open-source dan komersial ke dalam sistem terjemahan yang skalabel.
• Mengoptimalkan kualitas terjemahan melalui fine-tuning, prompt engineering, dan otomasi.
• Melaksanakan infrastruktur terjemahan yang efisien biaya dan sesuai untuk lingkungan perusahaan.

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.

Pelatihan langsung ini dipandu instruktur di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan untuk pengembang berlevel menengah yang ingin belajar cara menggunakan generative AI dengan LLMs untuk berbagai tugas dan domain.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menjelaskan apa itu generative AI dan bagaimana cara kerjanya.
• Mendeskripsikan arsitektur transformer yang memacu LLMs.
• Menggunakan hukum penskalaan empiris untuk mengoptimalkan LLMs untuk berbagai tugas dan batasan.
• Menerapkan alat dan metode terkini untuk melatih, menyetel ulang, dan menerapkan LLMs.
• Mendiskusikan peluang dan risiko generative AI bagi 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.

Postgres adalah database relasional open-source canggih yang dapat menjadi dasar untuk sistem berbasis AI dan aplikasi kecerdasan data.

Pelatihan ini, yang dipimpin instruktur (online atau tatap muka), ditujukan bagi profesional database dan pengembang tingkat menengah yang ingin mengintegrasikan, mengelola, dan mengoptimalkan kemampuan AI secara langsung dalam Postgres.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengatur dan mengonfigurasi ekstensi Postgres untuk beban kerja AI.
• Menerapkan embeding dan pencarian kesamaan menggunakan pgvector.
• Mengintegrasikan LLM open source dan proprietary dengan Postgres untuk wawasan real-time.
• Mengoptimalkan Postgres untuk menangani kueri dan alur kerja berbasis AI.

Format Kursus

• Kuliah interaktif dan diskusi.
• Banyak latihan dan praktik.
• Implementasi hands-on dalam lingkungan live-lab.

Opsi Penyesuaian Kursus

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (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 orkestrasi berbasis grafik yang memungkinkan alur kerja LLM dan alat bersyarat, multi-langkah, ideal untuk otomatisasi dan personalisasi pipa konten.

Pelatihan ini dipandu instruktur (online atau tatap muka) ditujukan bagi pemasar tingkat menengah, strategis konten, dan pengembang otomasi yang ingin mengimplementasikan kampanye email dinamis dengan cabang-cabang dan pipa generasi konten menggunakan LangGraph.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mendesain alur kerja konten dan email berbasis grafik dengan logika bersyarat.
• Mengintegrasikan LLMs, API, dan sumber data untuk personalisasi otomatis.
• Mengelola keadaan, memori, dan konteks di seluruh kampanye multi-langkah.
• Menilai, memantau, dan mengoptimalkan kinerja alur kerja dan hasil pengiriman.

Format Kursus

• Kuliah interaktif dan diskusi kelompok.
• Laboratorium praktik langsung yang mengimplementasikan alur kerja email dan pipa konten.
• Latihan berbasis skenario tentang personalisasi, segmentasi, dan logika cabang.

Opsi Penyesuaian Kursus

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk menjadwalkan.

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.

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 Indonesia (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.

Pelatihan langsung tatap muka yang dipimpin oleh instruktur ini di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan bagi insinyur dan arsitek tingkat menengah yang ingin menggunakan Tencent Hunyuan untuk men-deploy model besar dan MoE dengan latensi lebih rendah, throughput yang lebih kuat, serta pengendalian biaya yang lebih baik.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu: menjelaskan pola pen-deployan produksi Hunyuan, mengoptimalkan kinerja inferensi, mengimplementasikan strategi pengelompokan dan kuantisasi, serta merencanakan operasi penyajian yang dapat diskalakan.

Pelatihan langsung tatap muka atau online ini dipandu oleh instruktur dan ditujukan bagi pengembang tingkat menengah, tim produk teknis, serta praktisi AI yang ingin memanfaatkan model Hunyuan untuk membuat aplikasi multimodal guna menghasilkan dan menyajikan gambar, konten 3D, dan video.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu: membangun alur kerja berbasis prompt, menghasilkan dan meninjau aset multimodal, menyajikan keluaran melalui aplikasi atau API, serta menghubungkan kemampuan Hunyuan ke tumpukan produk perusahaan.

Pelatihan langsung yang dipimpin oleh instruktur ini di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan bagi profesional AI tingkat pemula / menengah / lanjut yang ingin menggunakan MCP untuk menghubungkan asisten AI dengan alat eksternal, data, dan layanan perusahaan.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu: menjelaskan konsep MCP, mengidentifikasi komponen arsitektur kunci, menyiapkan integrasi dasar, dan menerapkan praktik terbaik terkait keamanan.

Pelatihan langsung tatap muka yang dipimpin oleh instruktur ini di Indonesia (online atau langsung tatap muka) ditujukan untuk arsitek perusahaan tingkat menengah yang ingin menggunakan Model Context Protocol untuk merancang platform integrasi agen yang aman, skalabel, dan dapat diatur bagi lingkungan perusahaan.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu: menjelaskan arsitektur MCP dan pola enterprise, merancang platform integrasi yang aman, menerapkan tata kelola dan kontrol akses, serta mengevaluasi opsi penerapan dan penskalaan.

Pelatihan langsung tatap muka ini yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau onsite) ditujukan bagi pengembang tingkat menengah, arsitek, dan insinyur platform yang ingin menggunakan MCP untuk membangun server dan klien yang andal guna deployment dan operasi perusahaan.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu: menjelaskan arsitektur MCP dalam praktik, membangun integrasi siap produksi, men-deploy dan memantau layanan MCP, serta menerapkan pola versioning, ketahanan, dan dukungan.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur ini di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan bagi para pemimpin TI tingkat menengah, profesional kepatuhan, tim keamanan, dan arsitek enterprise yang ingin menerapkan prinsip-prinsip AI berdaulat serta praktik tata kelola untuk merancang lingkungan AI yang melindungi data sensitif, mendukung persyaratan lokalisasi, dan mengurangi ketergantungan pada vendor tertentu.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu: menjelaskan konsep AI berdaulat, mengevaluasi opsi hosting dan tata kelola, menetapkan kontrol untuk prompt dan log, serta menyusun peta jalan adopsi yang praktis.