Intuisi NLP
Mulai perjalanan NLP dengan memahami bagaimana mesin memproses bahasa
manusia. Pelajari konsep encoder-decoder, word embeddings, dan
bagaimana model seperti ChatGPT bekerja.
Yang Akan Dipelajari:
- Konsep Natural Language Processing
- Cara mesin memahami bahasa manusia
- Encoder dan Decoder
- Word Embedding dan konteksnya
- Cara model menghasilkan teks
Mulai Belajar
Text Preprocessing
Belajar membersihkan dan mempersiapkan data teks untuk model machine
learning. Pelajari teknik preprocessing yang penting untuk klasifikasi
sentimen dan NLP tasks lainnya.
Yang Akan Dipelajari:
- Menghilangkan noise dari teks
- Tokenisasi dan stemming
- Stopwords removal
- Normalisasi teks
- Preprocessing untuk sentiment analysis
Mulai Belajar
Feature Extraction
Pelajari cara mengubah teks menjadi representasi numerik yang dapat
dipahami oleh model machine learning. Eksplorasi berbagai teknik
ekstraksi fitur dari teks.
Yang Akan Dipelajari:
- Bag of Words (BoW)
- TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)
- N-grams
- Feature engineering untuk NLP
- Perbandingan metode ekstraksi
Mulai Belajar
Intuisi Word Embedding
Pahami konsep word embedding secara mendalam. Lihat bagaimana kata-kata
dapat direpresentasikan dalam ruang vektor multidimensi yang menangkap
makna semantik.
Yang Akan Dipelajari:
- Konsep vector space model
- Semantic similarity
- Visualisasi word embeddings
- Konteks dan hubungan antar kata
- Dimensi dalam word embeddings
Mulai Belajar
Word Embedding Deep Dive
Eksplorasi mendalam tentang berbagai teknik word embedding. Pelajari
cara membuat dan menggunakan word embeddings untuk tugas NLP praktis.
Yang Akan Dipelajari:
- Pre-trained embeddings (GloVe, FastText)
- Training custom embeddings
- Embedding layer dalam neural networks
- Fine-tuning embeddings
- Aplikasi praktis embeddings
Mulai Belajar
Word2Vec
Pelajari salah satu algoritma word embedding paling populer: Word2Vec.
Pahami arsitektur CBOW dan Skip-gram serta cara mereka belajar
representasi kata.
Yang Akan Dipelajari:
- Arsitektur Word2Vec
- CBOW (Continuous Bag of Words)
- Skip-gram model
- Training Word2Vec
- Analogi kata dan operasi vektor
Mulai Belajar
Recurrent Neural Networks
Masuk ke dunia neural networks untuk sequence data. Pelajari RNN, LSTM,
dan GRU untuk memproses data sekuensial seperti teks dan time series.
Yang Akan Dipelajari:
- Konsep Recurrent Neural Networks
- LSTM (Long Short-Term Memory)
- GRU (Gated Recurrent Unit)
- Vanishing gradient problem
- Aplikasi RNN untuk NLP
Mulai Belajar
Sequence-to-Sequence dengan RNN
Pelajari arsitektur Seq2Seq yang revolusioner untuk tugas seperti
machine translation dan text summarization. Pahami konsep encoder-decoder
dalam konteks RNN.
Yang Akan Dipelajari:
- Arsitektur Encoder-Decoder
- Seq2Seq dengan RNN
- Machine translation
- Text generation
- Handling variable-length sequences
Mulai Belajar
Attention Mechanism
Pahami mekanisme attention yang menjadi fondasi model transformer modern.
Pelajari bagaimana model "fokus" pada bagian relevan dari input untuk
menghasilkan output yang lebih baik.
Yang Akan Dipelajari:
- Konsep Attention Mechanism
- Self-attention
- Multi-head attention
- Attention dalam Seq2Seq
- Visualisasi attention weights
Mulai Belajar
Memahami Arsitektur LLM
Rekap konsep encoder, decoder, dan cara keduanya bekerja sama dalam
arsitektur modern. Cocok sebagai jembatan sebelum masuk ke model
transformer yang lebih kompleks.
Yang Akan Dipelajari:
- Peran encoder dan decoder
- Context vector dan alur informasi
- Attention di sisi encoder
- Attention di sisi decoder
- Sumber belajar lanjutan
Mulai Belajar