(Inggris) Modern NLP: From Transformers to Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Bahasa adalah antarmuka yang paling penting, dan jaringan saraf modern telah mengubah cara komputer memahami teks yang ditulis manusia. Jika Anda ingin membangun aplikasi yang dapat membaca, menganalisis, dan menghasilkan teks dengan kemampuan mirip manusia, maka menguasai Natural Language Processing (NLP) modern adalah langkah pertama yang penting. Kursus berbasis teks ini memandu Anda dari aturan dasar pemrosesan teks hingga arsitektur terkini. Anda akan mendapatkan pemahaman konseptual mendalam mengenai bagaimana mesin merepresentasikan bahasa, bagaimana mekanisme perhatian bekerja, dan bagaimana menerapkan sistem peningkatan pencarian untuk mendasarkan model AI pada fakta-fakta dunia nyata. Apa yang akan Anda pelajari: Mengerti konsep dasar NLP, pra-proses teks, dan teknik tokenisasi; Menguasai arsitektur Transformers dan mekanika perhatian diri; Bangun sistem Retrieval-Augmented Generation (RAG) untuk menghubungkan model bahasa dengan pengetahuan eksternal; Terapkan klasifikasi teks modern, analisis sentimen, dan teknik penghasil teks; eksplorasi interpretabilitas model untuk memahami bagaimana jaringan saraf membuat keputusan; tulis kode PyTorch yang bersih untuk tugas NLP menggunakan konvensi pustaka modern. Anda akan mulai dengan eksplorasi terminologi inti dan representasi teks klasik sebelum beralih ke model pembelajaran dalam. Melalui penjelasan tertulis yang jelas dan potongan kode langkah demi langkah, Anda akan berkembang dari model urutan dasar ke pipa transformator state-of-the-art dan implementasi RAG. Kursus ini dirancang untuk pengembang bercita-cita, penggemar data, dan insinyur perangkat lunak yang ingin pengenalan yang jelas, langkah demlangkah ke NLP modern. Pengetahuan dasar pemrograman Python direkomendasikan, tetapi tidak diperlukan pengalaman sebelumnya dengan pembelajaran mendalam. Mulailah membaca hari ini untuk membuka potensi model bahasa modern dan membangun aplikasi teks yang lebih cerdas.