Kursus ini bertujuan untuk memperdalam pemahaman peserta tentang teknik dan model lanjutan dalam Natural Language Processing (NLP). Peserta akan belajar bagaimana menggunakan model BERT untuk klasifikasi teks yang lebih akurat, serta teknik text summarization menggunakan transformer. Selain itu, kursus ini mencakup Named Entity Recognition (NER) menggunakan SpaCy untuk mengidentifikasi entitas penting dalam teks, dan machine translation dengan model Seq2Seq. Peserta juga akan mengeksplorasi text generation menggunakan GPT-2, salah satu model paling kuat dalam pengolahan bahasa alami. Dengan kombinasi teori, praktik, dan proyek, peserta akan mendapatkan keterampilan yang diperlukan untuk menangani tugas NLP yang lebih kompleks.