Prompt Engineering dan LLM Optimization untuk Developer
Model bahasa besar kini menjadi lapisan praktis dalam software produksi — digunakan untuk code generation, data extraction, summarization, dan autonomous agents. Track ini mengajarkan Anda cara berkomunikasi dengan model-model tersebut secara presisi dan andal, cara mengevaluasi dan mengamankan output mereka, serta cara mengintegrasikannya ke dalam aplikasi nyata tanpa biaya yang membengkak atau perilaku yang tidak terduga. Fokusnya praktis dan spesifik untuk developer: setiap topik terhubung dengan keputusan yang Anda buat saat membangun dengan API seperti OpenAI, Anthropic, atau model open-weight.
Yang Akan Anda Pelajari
Anda akan memulai dengan fundamentals prompt — instruction clarity, role framing, dan few-shot patterns — kemudian lanjut ke strategi advanced termasuk chain-of-thought, self-consistency, dan output constraints. Kursus-kursus berikutnya membahas integrasi LLMs ke dalam developer workflows, prompt engineering khusus untuk code generation dan data tasks, serta membangun aplikasi bertenaga LLM dari awal hingga akhir. Track ini juga mencakup evaluasi dan pengamanan output model, identifikasi failure modes, dan pertahanan terhadap prompt injection. Kursus-kursus terakhir membahas performance tuning, cost optimization, domain-specific fine-tuning, agentic AI patterns dengan tool use dan orchestration, serta pipeline lengkap untuk productionizing dan scaling solusi LLM.
Learning Path
Dua belas kursus berkembang dari A1 hingga C1. Kursus pembuka, Fundamentals of Prompt Engineering, menetapkan vocabulary dan mental model. Kursus-kursus intermediate — Integrating LLMs into Developer Workflows, Prompt Engineering for Code & Data, dan Building LLM-Powered Applications — membawa Anda ke konstruksi praktis. Track ditutup pada C1 dengan Advanced Agentic AI & Orchestration, Customizing LLMs for Specific Domains, dan Productionizing & Scaling LLM Solutions, yang mencakup engineering concerns yang muncul ketika fitur LLM masuk ke production pada skala besar.
Cara Kerjanya
Setiap kursus dibagi menjadi pelajaran-pelajaran singkat dan terfokus yang Anda selesaikan dengan feedback real-time dan AI tutor yang tersedia saat Anda mengalami kesulitan. Latihan bersifat hands-on: Anda menulis, menguji, dan iterate pada prompt dan integration code langsung di editor built-in, melihat efek setiap perubahan secara langsung daripada membacanya secara abstrak.
