Overview Slide

Basic LLM dan Prompt Engineering

Kenapa materi ini penting untuk mahasiswa IT

Sesi 1 · AI dan LLM dalam kehidupan mahasiswa IT

AI bukan cuma chatbot

AI, ML, Deep Learning, dan Generative AI

Apa itu LLM secara teknis

LLM adalah prediktor token, bukan mesin kebenaran

Demo: prompt umum vs prompt berkonteks

Sesi 2 · Cara kerja LLM

Pipeline LLM saat menerima prompt

Tokenisasi

Kenapa token penting

Embedding sebagai representasi makna

Transformer dalam satu gambaran

Attention dengan contoh sederhana

Training LLM

Inference berbeda dari training

Context window dan memori kerja

Decoding dan kenapa jawaban bisa berbeda

Hallucination sebagai konsekuensi teknis

Mitigasi hallucination

RAG: memberi pengetahuan eksternal

Sesi 3 · Prompt engineering

Prompt bukan sekadar pertanyaan

Anatomi prompt yang kuat

Prompt buruk, lumayan, bagus

Konteks yang benar membuat jawaban lebih tepat

Format output mengurangi jawaban yang melebar

Constraint dan negative instruction

Quality bar dan self check

Iterasi prompt sebagai proses debugging

Template prompt utama untuk mahasiswa IT

Sesi 4 · Teknik prompting lanjut

Apa itu zero shot dan few shot

Contoh: zero shot vs few shot

Apa itu role prompting

Contoh: role prompting

Apa itu decomposition prompt

Contoh: decomposition prompt

Apa itu chain of thought

Contoh: chain of thought yang ringkas

Apa itu structured output

Contoh: structured output JSON

Prompt injection dan instruksi yang bertabrakan

Prompt untuk debugging kode

Prompt untuk memahami paper atau dokumen

Sesi 5 · Praktik, etika, dan pola kerja

AI sebagai partner belajar, bukan pengganti belajar

Workflow belajar konsep dengan AI

Workflow coding dengan AI

Privasi dan data sensitif

Evaluasi output AI