Ethical Deployment of LLMs Training Course
Penerapan Large Language Models (LLMs) yang etis sangat penting untuk memastikan bahwa teknologi AI bermanfaat bagi masyarakat sekaligus meminimalkan kerugian. Kursus ini membahas tantangan etika dan pertimbangan dalam pengembangan dan penggunaan LLM.
Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur (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.
Format Kursus
- Ceramah dan diskusi interaktif.
- Banyak latihan dan latihan.
- Implementasi langsung di lingkungan laboratorium langsung.
Opsi Kustomisasi Kursus
- Untuk meminta pelatihan khusus untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengaturnya.
Course Outline
Pengantar Etika dalam AI
- Memahami pentingnya etika dalam AI
- Konteks sejarah dan perdebatan etika saat ini
- Prinsip etika utama untuk penerapan AI
Tantangan Etis dengan LLM
- Masalah privasi dan perlindungan data
- Transparansi, akuntabilitas, dan bias dalam LLM
- Dampak LLM terhadap lapangan kerja dan masyarakat
Menerapkan Kerangka Etis pada LLM
- Kerangka kerja pengambilan keputusan etis dalam AI
- Studi kasus: Dilema etis dalam penerapan LLM
- Mengembangkan pedoman untuk penggunaan LLM yang etis
Strategi Penerapan LLM yang Etis
- Praktik terbaik untuk pengembangan AI yang bertanggung jawab
- Terlibat dengan pemangku kepentingan dan perspektif yang beragam
- Menciptakan budaya AI yang etis dalam organisasi
Lab Praktis: Analisis Etis LLM Use Case.
- Menganalisis skenario dunia nyata yang melibatkan LLM
- Menilai implikasi etis dan merumuskan tanggapan
- Menyajikan temuan dan rekomendasi
Ringkasan dan Langkah Selanjutnya
Requirements
- Pemahaman dasar tentang konsep AI dan pembelajaran mesin
- Pengalaman dengan kerangka pengambilan keputusan yang etis
- Keakraban dengan LLM dan implikasi sosialnya
Hadirin
- Profesional dan ahli etika AI
- Ilmuwan dan insinyur data
- Pembuat kebijakan dan pemangku kepentingan dalam tata kelola AI
Open Training Courses require 5+ participants.
Ethical Deployment of LLMs Training Course - Booking
Ethical Deployment of LLMs Training Course - Enquiry
Ethical Deployment of LLMs - Consultancy Enquiry
Consultancy Enquiry
Upcoming Courses (Minimal 5 peserta)
Related Courses
AI Automation with n8n and LangChain
14 HoursPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ditujukan untuk pengembang dan profesional TI dari semua tingkat keahlian yang ingin mengotomatiskan tugas dan proses menggunakan AI tanpa menulis kode ekstensif.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
- Rancang dan implementasikan alur kerja yang kompleks menggunakan antarmuka pemrograman visual n8n.
- Integrasikan kemampuan AI ke dalam alur kerja menggunakan LangChain.
- Bangun chatbot khusus dan asisten virtual untuk berbagai kasus penggunaan.
- Lakukan analisis dan pemrosesan data tingkat lanjut dengan agen AI.
Automating Workflows with LangChain and APIs
14 HoursPelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk analis bisnis dan insinyur otomasi tingkat pemula yang ingin memahami cara menggunakan LangChain dan API untuk mengotomatiskan tugas dan alur kerja yang berulang.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Memahami dasar-dasar integrasi API dengan LangChain.
- Otomatisasi alur kerja berulang menggunakan LangChain dan Python.
- Manfaatkan LangChain untuk menghubungkan berbagai API untuk proses bisnis yang efisien.
- Buat dan otomatisasi alur kerja khusus menggunakan API dan kemampuan otomatisasi LangChain.
Building Conversational Agents with LangChain
14 HoursPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat menengah yang ingin memperdalam pemahaman mereka tentang agen percakapan dan menerapkan LangChain pada kasus penggunaan dunia nyata.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Memahami dasar-dasar LangChain dan penerapannya dalam membangun agen percakapan.
- Mengembangkan dan menyebarkan agen percakapan menggunakan LangChain.
- Integrasikan agen percakapan dengan API dan layanan eksternal.
- Terapkan teknik Natural Language Processing (NLP) untuk meningkatkan kinerja agen percakapan.
Building Private AI Workflows with Ollama
14 HoursPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin menerapkan alur kerja berbasis AI yang aman dan efisien menggunakan Ollama.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Terapkan dan konfigurasikan Ollama untuk pemrosesan AI pribadi.
- Integrasikan model AI ke dalam alur kerja perusahaan yang aman.
- Optimalkan kinerja AI sambil menjaga privasi data.
- Otomatisasi proses bisnis dengan kemampuan AI di tempat.
- Memastikan kepatuhan terhadap kebijakan keamanan dan tata kelola perusahaan.
Cross-Lingual LLMs
14 HoursPelatihan 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.
Deploying and Optimizing LLMs with Ollama
14 HoursPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat menengah yang ingin menerapkan, mengoptimalkan, dan mengintegrasikan LLM menggunakan Ollama.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Siapkan dan terapkan LLM menggunakan Ollama.
- Optimalkan model AI untuk kinerja dan efisiensi.
- Memanfaatkan akselerasi GPU untuk meningkatkan kecepatan inferensi.
- Integrasikan Ollama ke dalam alur kerja dan aplikasi.
- Pantau dan pertahankan kinerja model AI dari waktu ke waktu.
Ethical Considerations in AI Development with LangChain
21 HoursPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk peneliti AI tingkat lanjut dan pembuat kebijakan yang ingin mengeksplorasi implikasi etis dari pengembangan AI dan mempelajari cara menerapkan pedoman etika saat membangun solusi AI dengan LangChain.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Identifikasi masalah etika utama dalam pengembangan AI dengan LangChain.
- Memahami dampak AI pada masyarakat dan proses pengambilan keputusan.
- Mengembangkan strategi untuk membangun sistem AI yang adil dan transparan.
- Terapkan pedoman AI yang etis ke dalam proyek berbasis LangChain.
Enhancing User Experience with LangChain in Web Apps
14 HoursPelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk pengembang web dan desainer UX tingkat menengah yang ingin memanfaatkan LangChain untuk membuat aplikasi web yang intuitif dan ramah pengguna.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Memahami konsep dasar LangChain dan perannya dalam meningkatkan pengalaman pengguna web.
- Terapkan LangChain di aplikasi web untuk membuat antarmuka yang dinamis dan responsif.
- Integrasikan API ke dalam aplikasi web untuk meningkatkan interaktivitas dan keterlibatan pengguna.
- Optimalkan pengalaman pengguna menggunakan fitur kustomisasi lanjutan LangChain.
- Menganalisis data perilaku pengguna untuk menyempurnakan kinerja dan pengalaman aplikasi web.
Fine-Tuning Models and Large Language Models (LLMs)
14 HoursPelatihan 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.
Fine-Tuning and Customizing AI Models on Ollama
14 HoursPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin menyempurnakan dan menyesuaikan model AI di Ollama untuk peningkatan kinerja dan aplikasi khusus domain.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Siapkan lingkungan yang efisien untuk menyempurnakan model AI pada Ollama.
- Menyiapkan kumpulan data untuk penyempurnaan yang diawasi dan pembelajaran penguatan.
- Optimalkan model AI untuk kinerja, akurasi, dan efisiensi.
- Terapkan model yang disesuaikan dalam lingkungan produksi.
- Mengevaluasi perbaikan model dan memastikan ketahanan.
LangChain: Building AI-Powered Applications
14 HoursPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ditujukan untuk pengembang tingkat menengah dan insinyur perangkat lunak yang ingin membangun aplikasi bertenaga AI menggunakan kerangka LangChain.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
- Memahami dasar-dasar LangChain dan komponennya.
- Integrasikan LangChain dengan model bahasa besar (LLM) seperti GPT-4.
- Bangun aplikasi AI modular menggunakan LangChain.
- Memecahkan masalah umum dalam aplikasi LangChain.
Integrating LangChain with Cloud Services
14 HoursPelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk insinyur data tingkat lanjut dan DevOps profesional yang ingin memanfaatkan kemampuan LangChain dengan mengintegrasikannya dengan berbagai layanan cloud.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Integrasikan LangChain dengan platform cloud utama seperti AWS, Azure, dan Google Cloud.
- Memanfaatkan API dan layanan berbasis cloud untuk meningkatkan aplikasi bertenaga LangChain.
- Skalakan dan terapkan agen percakapan ke cloud untuk interaksi waktu nyata.
- Terapkan praktik terbaik pemantauan dan keamanan di lingkungan cloud.
LangChain for Data Analysis and Visualization
14 HoursPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional data tingkat menengah yang ingin menggunakan LangChain untuk meningkatkan kemampuan analisis dan visualisasi data mereka.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Otomatisasi pengambilan dan pembersihan data menggunakan LangChain.
- Melakukan analisis data lanjutan menggunakan Python dan LangChain.
- Buat visualisasi dengan Matplotlib dan pustaka Python lain yang terintegrasi dengan LangChain.
- Memanfaatkan LangChain untuk menghasilkan wawasan bahasa alami dari analisis data.
LangChain Fundamentals
14 HoursPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ditujukan untuk pengembang dan insinyur perangkat lunak tingkat pemula hingga menengah yang ingin mempelajari konsep inti dan arsitektur LangChain dan memperoleh keterampilan praktis untuk membangun AI- aplikasi bertenaga.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
- Pahami prinsip dasar LangChain.
- Siapkan dan konfigurasikan lingkungan LangChain.
- Pahami arsitektur dan bagaimana LangChain berinteraksi dengan model bahasa besar (LLM).
- Kembangkan aplikasi sederhana menggunakan LangChain.
Getting Started with Ollama: Running Local AI Models
7 HoursPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat pemula yang ingin menginstal, mengonfigurasi, dan menggunakan Ollama untuk menjalankan model AI di mesin lokal mereka.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Memahami dasar-dasar Ollama dan kemampuannya.
- Siapkan Ollama untuk menjalankan model AI lokal.
- Menyebarkan dan berinteraksi dengan LLM menggunakan Ollama.
- Optimalkan kinerja dan penggunaan sumber daya untuk beban kerja AI.
- Jelajahi kasus penggunaan untuk penerapan AI lokal di berbagai industri.