Kursus AWS Academy Machine Learning for Natural Language Processing (NLP) dirancang untuk memberikan pemahaman mendalam tentang pemrosesan bahasa alami menggunakan teknologi pembelajaran mesin (ML) di AWS. Peserta akan mempelajari konsep dasar NLP, teknik pemrosesan teks, model berbasis deep learning, serta implementasi solusi NLP menggunakan layanan AWS seperti Amazon Comprehend, Amazon Lex, dan Amazon Transcribe.

Melalui pendekatan berbasis praktik, peserta akan membangun, melatih, dan mengoptimalkan model NLP untuk berbagai kasus penggunaan, termasuk analisis sentimen, chatbot, terjemahan otomatis, dan ekstraksi informasi. Kursus ini cocok untuk mahasiswa, data scientist pemula, pengembang AI, serta profesional teknologi yang ingin memahami dan menerapkan NLP dalam dunia nyata.

Setelah menyelesaikan kursus ini, peserta akan mampu:

1. Memahami konsep dasar dan teknik utama NLP, termasuk tokenisasi, stemming, lemmatization, dan analisis sintaksis.
2. Menerapkan model NLP menggunakan layanan AWS, seperti Amazon Comprehend untuk analisis teks dan Amazon Lex untuk chatbot berbasis AI.
3. Mengembangkan dan mengoptimalkan model deep learning untuk NLP, menggunakan framework seperti TensorFlow atau PyTorch di Amazon SageMaker.
4. Menggunakan teknik transfer learning dan model bahasa besar (LLM) untuk meningkatkan akurasi NLP dalam berbagai aplikasi.
5. Membangun pipeline NLP yang efisien di AWS, termasuk pengolahan data, pelatihan model, deployment, dan pemantauan performa.

1. Pengenalan Natural Language Processing (NLP)

• Pengertian dan sejarah NLP
• Aplikasi NLP dalam berbagai industri
• Layanan AWS yang mendukung NLP

2. Teknik Dasar Pemrosesan Teks

• Tokenisasi, stemming, dan lemmatization
• Stopword removal dan part-of-speech tagging
• Representasi teks: word embeddings (Word2Vec, GloVe, FastText)

3. Analisis Sentimen dan Ekstraksi Informasi

• Menggunakan Amazon Comprehend untuk analisis sentimen
• Named Entity Recognition (NER)
• Topic modeling dengan Latent Dirichlet Allocation (LDA)

4. Pengembangan Chatbot dengan Amazon Lex

• Konsep chatbot dan pemrosesan percakapan
• Membangun chatbot menggunakan Amazon Lex
• Integrasi chatbot dengan layanan AWS lainnya

5. Penerapan Speech-to-Text dan Text-to-Speech

• Menggunakan Amazon Transcribe untuk konversi suara ke teks
• Menerapkan Amazon Polly untuk konversi teks ke suara
• Studi kasus: Pembuatan asisten virtual berbasis suara

6. Model Deep Learning untuk NLP

• Pendekatan RNN, LSTM, dan Transformer untuk NLP
• Fine-tuning model BERT di Amazon SageMaker
• Latihan: Melatih model NLP untuk klasifikasi teks

7. Teknik Transfer Learning dalam NLP

• Konsep transfer learning dan pre-trained models
• Implementasi GPT, T5, dan model bahasa besar lainnya
• Studi kasus: Meningkatkan performa model NLP dengan fine-tuning

8. Penerapan NLP untuk Penerjemahan dan Summarization

• Menggunakan Amazon Translate untuk penerjemahan otomatis
• Teknik abstractive dan extractive summarization
• Studi kasus: Ringkasan otomatis artikel berita

9. Keamanan, Etika, dan Bias dalam NLP

• Isu bias dalam model NLP dan mitigasinya
• Keamanan dalam sistem berbasis NLP
• Best practices untuk NLP yang bertanggung jawab

10. Deployment dan Optimasi Model NLP di AWS

• Membuat pipeline NLP dengan Amazon SageMaker
• Model monitoring dan evaluasi performa
• Optimasi biaya dan kecepatan inferensi

11. Studi Kasus dan Implementasi Proyek Akhir

• Studi kasus dari berbagai industri (e-commerce, kesehatan, customer support)
• Membangun dan mendeploy solusi NLP end-to-end di AWS
• Presentasi proyek akhir dan evaluasi