Kursus Python: Pengembangan Chatbot Cerdas Menggunakan NLP dan Python untuk Layanan Pelanggan

Silabus 20 Sesi

“Pengembangan Chatbot Cerdas Menggunakan NLP dan Python untuk Layanan Pelanggan”

Total Sesi: 20 ⏳ Durasi per Sesi: 1.5 – 2 jam Level: Menengah – Lanjutan Tools & Teknologi: Python, NLTK, spaCy, TensorFlow/Keras, Dialogflow, Flask/FastAPI, SQLite/MySQL, Twilio/Telegram API

Sesi 1-5: Pengenalan Chatbot dan NLP

Sesi 1: Konsep Chatbot dan Implementasi di Layanan Pelanggan

• Definisi chatbot & jenisnya (rule-based, AI-powered)

• Studi kasus chatbot layanan pelanggan

• Workflow pengembangan chatbot dengan Python

Sesi 2: Dasar-dasar NLP untuk Chatbot

• Tokenization, Stemming, Lemmatization

• Stopwords dan Named Entity Recognition (NER)

• Implementasi dasar menggunakan NLTK dan spaCy

Sesi 3: Text Preprocessing untuk Chatbot

• Cleaning teks (lowercase, punctuation removal, stopword removal)

• TF-IDF, Bag of Words, Word Embeddings

• Implementasi dengan Python dan scikit-learn

Sesi 4: Pemahaman Intent & Entities dalam NLP

• Pengertian intents dan entities

• Implementasi intent classification dengan scikit-learn

• Dataset untuk chatbot layanan pelanggan

Sesi 5: Implementasi Model NLP dengan Machine Learning

• Training model intent classification menggunakan Naïve Bayes

• Alternatif model: SVM, Random Forest

• Evaluasi model dengan confusion matrix

Sesi 6-10: Pengembangan Chatbot dengan AI dan Deep Learning

Sesi 6: Pengantar Deep Learning untuk Chatbot

• Perbedaan ML dan DL dalam chatbot

• Arsitektur model chatbot berbasis deep learning

• Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)