Domain-Specific Fine-Tuning for Finance Training Course

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

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

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

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

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

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

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

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

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

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

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

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

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

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

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

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

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

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

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk peneliti AI tingkat lanjut, insinyur pembelajaran mesin, dan pengembang yang ingin menyempurnakan model DeepSeek LLM untuk membuat aplikasi AI khusus yang disesuaikan dengan industri, domain, atau kebutuhan bisnis tertentu.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami arsitektur dan kemampuan model DeepSeek, termasuk DeepSeek-R1 dan DeepSeek-V3.
• Menyiapkan himpunan data dan melakukan praproses data untuk penyempurnaan.
• Sempurnakan DeepSeek LLM untuk aplikasi spesifik domain.
• Optimalkan dan terapkan model yang disesuaikan secara efisien.

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

Selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:

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

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

Selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:

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

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

Selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:

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

This instructor-led, live training in Indonesia (online or onsite) is aimed at advanced-level computer vision engineers and AI developers who wish to fine-tune VLMs such as CLIP and Flamingo to improve performance on industry-specific visual-text tasks.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and pretraining methods of vision-language models.
• Fine-tune VLMs for classification, retrieval, captioning, or multimodal QA.
• Prepare datasets and apply PEFT strategies to reduce resource usage.
• Evaluate and deploy customized VLMs in production environments.

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

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

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

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

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

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

Pelatihan langsung yang 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.