Kompetensi:

1. Menerapkan teknik-teknik untuk mengontrol dan menyesuaikan output Chat GPT.
2. Mengidentifikasi strategi untuk mengoptimalkan performa Chat GPT.

Materi:

1. Teknik-teknik Mengontrol Output Chat GPT.
2. Strategi Optimasi Performa Chat GPT.
3. Studi Kasus dan Diskusi.

Kegiatan Pembelajaran:

1. Presentasi tentang teknik-teknik untuk mengontrol output Chat GPT.
2. Diskusi dan latihan praktis tentang strategi optimasi performa Chat GPT.
3. Studi kasus dan diskusi tentang penerapan Chat GPT dalam konteks industri dan aplikasi.

Indikator Pencapaian Kompetensi:

1. Peserta mampu menerapkan teknik-teknik untuk mengontrol output Chat GPT.
2. Peserta dapat mengidentifikasi strategi untuk mengoptimalkan performa Chat GPT.

Penilaian:

1. Tes tulisan: Peserta diminta untuk menjelaskan teknik-teknik mengontrol output Chat GPT dan strategi optimasi performa
   • Instrument Penilaian:
     • Daftar pertanyaan tulisan tentang teknik-teknik mengontrol output Chat GPT.
     • Studi kasus dengan pertanyaan reflektif.

Teknik Bentuk Belajar:

1. Diskusi kelompok.
2. Latihan praktis.
3. Studi kasus.

Sumber Belajar:

1. Materi tentang teknik-teknik Chat GPT.
2. Studi kasus tentang penerapan Chat GPT.

Kompetensi:

1. Menerapkan teknik lanjutan seperti fine-tuning dan transfer learning dalam meningkatkan kualitas respon Chat GPT.
2. Menggunakan konsep machine learning untuk meningkatkan kemampuan Chat GPT dalam memahami dan merespons input.

Materi:

1. Teknik Lanjutan dalam Chat GPT: Fine-tuning dan Transfer Learning.
2. Penggunaan Machine Learning dalam Meningkatkan Kemampuan Chat GPT.
3. Latihan Praktis: Fine-tuning Model Chat GPT.

Kegiatan Pembelajaran:

1. Presentasi tentang teknik lanjutan dalam Chat GPT dan penggunaan machine learning.
2. Diskusi dan latihan praktis mengenai fine-tuning model Chat GPT.
3. Studi kasus dan diskusi tentang penerapan machine learning dalam meningkatkan kemampuan Chat GPT.

Indikator Pencapaian Kompetensi:

1. Peserta mampu menerapkan teknik fine-tuning dan transfer learning untuk meningkatkan kualitas respon Chat GPT.
2. Peserta dapat menggunakan konsep machine learning untuk meningkatkan kemampuan Chat GPT dalam memahami dan merespons input.

Penilaian:

1. Penugasan: Peserta diminta untuk melakukan fine-tuning pada model Chat GPT dan mengumpulkan hasilnya untuk dinilai.
   • Instrument Penilaian:
     • Laporan hasil fine-tuning model Chat GPT.

Teknik Bentuk Belajar:

1. Diskusi kelompok.
2. Latihan praktis.
3. Studi kasus.

Sumber Belajar:

1. Materi tentang fine-tuning dan transfer learning.
2. Studi kasus tentang penerapan machine learning dalam Chat GPT.

Kompetensi:

1. Mengaplikasikan pengetahuan dan keterampilan yang telah dipelajari dalam situasi proyek nyata.
2. Mampu bekerja dalam tim dan mempresentasikan hasil proyek secara efektif.

Materi:

1. Penugasan Proyek: Penerapan Chat GPT dalam Kasus Praktis.
2. Bimbingan Langsung dan Diskusi.
3. Presentasi dan Evaluasi Hasil Proyek.

Kegiatan Pembelajaran:

1. Pembagian peserta menjadi kelompok untuk menyelesaikan proyek Chat GPT.
2. Bimbingan langsung dari instruktur selama pelaksanaan proyek.
3. Presentasi hasil proyek oleh setiap kelompok dan sesi evaluasi.

Indikator Pencapaian Kompetensi:

1. Peserta mampu mengaplikasikan pengetahuan dan keterampilan dalam proyek Chat GPT.
2. Peserta dapat bekerja dalam tim dan mempresentasikan hasil proyek secara efektif.

Penilaian:

1. Presentasi hasil proyek: Setiap kelompok dinilai berdasarkan presentasi dan hasil proyek yang disampaikan.
   • Instrument Penilaian:
     • Penilaian presentasi proyek oleh instruktur.
     • Evaluasi hasil proyek oleh instruktur.

Teknik Bentuk Belajar:

1. Bimbingan langsung.
2. Presentasi kelompok.

Sumber Belajar:

1. Instruktur sebagai sumber bimbingan.
2. Materi dan alat yang relevan untuk pelaksanaan proyek.

Review