Integrasi LLM di Berbagai Platform

Course Integrasi LLM di Berbagai Platform membahas pemanfaatan Model Bahasa Besar sebagai komponen pendukung dalam pengembangan sistem aplikasi modern, dengan fokus pada pemahaman cara kerja LLM, kemampuan dan keterbatasannya, serta penerapannya secara terkontrol dan bertanggung jawab dalam aplikasi web dan mobile. Course ini mengulas substansi teknis dan konseptual mulai dari prinsip dasar pemrosesan bahasa alami, pergeseran pendekatan dari NLP tradisional menuju LLM berbasis arsitektur Transformer, hingga praktik integrasi LLM melalui API dan sistem lokal, disertai pembahasan pengujian, pengoptimalan, serta mitigasi risiko seperti hallucination, bias, dan over reliance. Selain itu, course ini juga menyinggung perkembangan singkat teknologi LLM dari model bahasa statistik dan pembelajaran mesin klasik menuju model berskala besar yang mampu melakukan berbagai tugas bahasa secara zero shot, sehingga peserta memperoleh landasan historis dan praktis untuk memahami posisi dan peran LLM dalam pengembangan aplikasi dan konteks bisnis saat ini.

Share Kelas Ini :

Facebook Twitter-X LinkedIn WhatsApp

Informasi Umum

Course Integrasi LLM di Berbagai Plaform terdiri dari enam bab materi utama yang disusun secara bertahap dan saling berkesinambungan, mencakup pengenalan Model Bahasa Besar dan aplikasinya, integrasi LLM ke aplikasi web dan mobile, penggunaan LLM untuk pemrosesan teks dan pembelajaran mesin, pengujian serta pengoptimalan LLM dalam aplikasi, studi kasus implementasi LLM dalam konteks bisnis, serta tantangan dan solusi dalam integrasi LLM pada sistem nyata; course ini dirancang untuk memberikan pemahaman konseptual yang kuat sekaligus kemampuan praktis dalam memanfaatkan LLM secara bertanggung jawab dan efektif, sehingga peserta memahami cara kerja LLM, kemampuan dan keterbatasannya, serta cara mengintegrasikannya ke dalam aplikasi yang sudah ada tanpa asumsi berlebihan terhadap kecerdasan model, dengan manfaat utama berupa peningkatan kemampuan merancang sistem berbasis LLM yang lebih terkontrol, konsisten, dan sesuai dengan kebutuhan teknis maupun bisnis; kemampuan yang diperoleh dari course ini dibutuhkan dalam berbagai bidang keahlian dan pekerjaan seperti pengembang web dan mobile, software engineer, data analyst, machine learning engineer, AI engineer, product manager teknologi, serta profesional di bidang bisnis dan operasional yang memanfaatkan otomatisasi berbasis teks, dengan lulusan diharapkan mampu menggunakan LLM sebagai komponen pendukung sistem, bukan sebagai pengganti logika bisnis atau pengambilan keputusan kritis.

Target Pembelajaran

• Peserta memahami konsep, cara kerja, serta kemampuan dan keterbatasan Model Bahasa Besar dalam konteks pengembangan aplikasi.
• Peserta mampu mengintegrasikan LLM ke dalam aplikasi web atau mobile dengan alur komunikasi client, backend, dan model yang tepat.
• Peserta dapat memanfaatkan LLM untuk pemrosesan teks seperti ringkasan dan klasifikasi dengan prompt yang terstruktur tanpa melatih model baru.
• Peserta mampu menguji, mengevaluasi, dan mengoptimalkan output LLM agar lebih konsisten, stabil, dan sesuai kebutuhan aplikasi.
• Peserta memahami risiko penggunaan LLM dan mampu menerapkannya sebagai komponen pendukung sistem tanpa menggantikan logika bisnis atau keputusan kritis.

Spesifikasi

• Perangkat Keras: Komputer/laptop dengan RAM minimal 4 GB dan penyimpanan minimal 20 GB.
• Perangkat Lunak: Browser modern (Chrome, Edge, atau Firefox), akses ke n8n Cloud atau self-hosted n8n (opsional untuk latihan), serta akun email untuk integrasi notifikasi.
• Alat Penunjang Lainnya: Koneksi internet stabil dan aplikasi pengolah dokumen sederhana (misal Google Docs atau Word) untuk mencatat hasil belajar dan tugas.

Kriteria Kelulusan

Peserta diwajibkan untuk mengambil kuis dari setiap silabus yang ada di course. Tugas akhir dapat diakses jika peserta telah menyelesaikan kuis di setiap silabus dengan nilai yang memenuhi kriteria ketuntasan minimal (KKM) yaitu 70. Setelah peserta menyelesaikan kuis dan tugas akhir, maka peserta akan mendapatkan sertifikat.

Skema Penilaian

A. Kuis (80%)
Soal kuis di setiap silabus terdiri dari soal-soal pilihan ganda yang harus dijawab oleh peserta. Nilai kuis dapat diperoleh jika peserta dapat menyelesaikan kuis di setiap silabus dengan sempurna. Nilai kuis setiap silabus akan diakumulasikan sebanyak 10%.

B. Tugas akhir (20%)
Tugas akhir terdiri dari satu soal analisis yang diambil dari silabus. Nilai tugas akhir dapat diperoleh jika peserta berhasil menyelesaikan tugas akhir dengan baik.