Repositori ini berisi materi pembelajaran, slide presentasi, dan source code praktik untuk mata kuliah SD25-32202 Pemrosesan Bahasa Alami. Repositori ini berfungsi sebagai panduan dan wadah eksplorasi bagi mahasiswa untuk memahami serta mempraktikkan langsung tahapan pipeline NLP, mulai dari tahap pendekatan Machine Learning tradisional hingga penerapan arsitektur Deep Learning.
| Pertemuan Kuliah | Sesi Workshop | Topik Topik Pembelajaran | Materi Slide | Source Code | Kredit Dataset |
|---|---|---|---|---|---|
| Pertemuan 6 & 7 | Sesi 1 | NLP with Machine Learning | Slide Sesi 1 | module_ML |
Indonesian Chat Dataset (Kaggle) |
| Pertemuan 9 & 10 | Sesi 2 | NLP with Deep Learning | TBA | TBA | TBA |
⚠️ DISCLAIMER: Peringatan Konten SARA & Eksplisit (Studi Kasus Sesi 1)Studi kasus pada pembelajaran Sesi 1 menggunakan data obrolan interaksi nyata pengguna gim daring (online game). Oleh karena itu, dataset yang digunakan mungkin akan memuat kata-kata SARA, slang, kata-kata rasis, dan bahasa yang tidak pantas.
Materi ini murni didistribusikan dan digunakan untuk tujuan edukasi serta penelitian di bidang pemrosesan bahasa alami.
Mahasiswa yang mengikuti perkuliahan dan workshop ini tunduk pada aturan Kontrak Kuliah yang disepakati bersama. Aturan selengkapnya dapat diakses pada halaman interaktif berikut:
Secara garis besar, beberapa aturan utama meliputi:
- Keterlambatan: Segala bentuk keterlambatan pengumpulan tugas tidak mendapat toleransi dan berakibat penalti 10% per jam keterlambatan.
- Susulan: Ujian atau tugas susulan tidak diberikan kecuali pada insiden mendesak khusus seperti duka keluarga, bencana alam, kecelakaan, sakit opname, atau partisipasi perlombaan yang semuanya wajib dibuktikan secara tertulis dengan menghubungi dosen sebelum tenggat waktu.
Dikembangkan dan disusun oleh:
Martin Manullang
🌐 Kunjungi website: mctm.web.id