KECERDASAN BUATAN 5B TA 2023/2024

Oleh ASRIYANIK, M.T.

Mahasiswa
49
Topik
16
Deskripsi Kelas

Mata kuliah Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence - AI) adalah mata pelajaran yang berfokus pada pemahaman, pengembangan, dan penerapan teknologi yang memungkinkan komputer dan sistem komputasi untuk melakukan tugas-tugas yang biasanya memerlukan kecerdasan manusia.



Apa Saja yang Akan Dipelajari?

Berikut adalah deskripsi lebih lanjut tentang mata kuliah Kecerdasan Buatan:

  1. Tujuan Utama:
    • Memahami konsep dasar kecerdasan buatan, termasuk pemrosesan data, pembelajaran mesin, dan pengambilan keputusan cerdas.
    • Mengembangkan keterampilan dalam merancang, mengembangkan, dan menerapkan algoritma dan model kecerdasan buatan.
    • Mempelajari aplikasi AI dalam berbagai bidang, seperti pemrosesan bahasa alami, visi komputer, pengenalan pola, dan robotika.
  1. Topik Utama:
    • Dasar-dasar pemrograman dalam konteks kecerdasan buatan.
    • Pembelajaran mesin (machine learning), termasuk model regresi, klasifikasi, dan clustering.
    • Algoritma pembelajaran mendalam (deep learning) dan jaringan saraf tiruan.
    • Pengolahan bahasa alami (natural language processing - NLP).
    • Visi komputer dan pengenalan pola.
    • Pengambilan keputusan cerdas dan perencanaan.
  1. Metode Pengajaran:
    • Kuliah untuk menyampaikan teori dasar AI.
    • Praktikum atau proyek-proyek pemrograman untuk mengimplementasikan konsep-konsep AI dalam praktik.
    • Studi kasus untuk menganalisis aplikasi AI di dunia nyata.
    • Diskusi kelompok dan tugas individu untuk memahami konsep-konsep yang lebih dalam.
  1. Keterkaitan dengan Bidang Lain:
    • AI berkaitan erat dengan ilmu komputer, matematika, statistik, dan ilmu data.
    • Mempengaruhi banyak industri, termasuk teknologi informasi, kedokteran, otomotif, keuangan, dan lainnya.
    • Terkait dengan pengembangan sistem cerdas, chatbot, mobil otonom, dan banyak lagi.
  1. Tujuan Karier:
    • Lulusan mata kuliah AI memiliki peluang karier yang luas, termasuk sebagai ilmuwan data, insinyur kecerdasan buatan, peneliti AI, analis data, atau pengembang perangkat lunak khusus AI.
    • Mereka juga bisa bekerja di perusahaan teknologi besar, laboratorium penelitian, atau memulai perusahaan berbasis AI sendiri.

Mata kuliah Kecerdasan Buatan sangat relevan dalam era digital ini, di mana AI menjadi salah satu teknologi terpenting yang membentuk masa depan teknologi dan industri. Melalui pemahaman dan penerapan konsep AI, mahasiswa dapat berperan dalam mengembangkan solusi cerdas untuk berbagai tantangan di berbagai sektor.

 

Kurikulum
  • lock Kontrak Kuliah dan RPS MK Kecerdasan Buatan
    • keyboard_arrow_rightKontrak Kuliah Kecerdasan Buatan
    • keyboard_arrow_rightRencana Pembelajaran Semester (RPS) Kecerdasan Buatan
  • lock Pertemuan 1: Pengenalan Kecerdasan Buatan
    • keyboard_arrow_rightPengenalan Kecerdasan buatan
    • keyboard_arrow_rightPendahuluan kecerdasan buatan
    • keyboard_arrow_rightBuku Ajar Kecerdasan Buatan
    • keyboard_arrow_rightBuku Ajar Kecerdasan Buatan 2
  • lock Pertemuan 2: Metode Pencarian (Searching)
    • keyboard_arrow_rightPertemuan 2 - Materi Metode/ Algoritma Searching
    • keyboard_arrow_rightImpelemtasi Metode Blind Search
    • keyboard_arrow_rightContoh Heuristic Search A*
  • lock Pertemuan 3: Metode Reasoning
    • keyboard_arrow_rightSistem Berbasis Aturan Fuzzy
    • keyboard_arrow_rightFuzzy logic
    • keyboard_arrow_rightCatatan Kuliah Fuzzifikasi
    • keyboard_arrow_rightBentuk grafik fungsi keanggotaan himpunan fuzzy
    • keyboard_arrow_rightBuku Teks Kecerdasan Buatan
    • keyboard_arrow_rightMateri Lengkap Reasoning
  • lock Pertemuan 4: Logika Fuzzy
    • keyboard_arrow_rightLogika Fuzzy
  • lock Pertemuan 5: Fuzzifikasi
    • keyboard_arrow_rightFuzzifikasi
  • lock Pertemuan 6: Inferensi
    • keyboard_arrow_rightInferensi pada Logika Fuzzy
  • lock Pertemuan 7
    • keyboard_arrow_rightJurnal Tsukamoto
    • keyboard_arrow_rightJurnal Mamdani
    • keyboard_arrow_rightJurnal Sugeno
  • lock Pertemuan 8: UTS
  • lock Pertemuan 9
  • lock Pertemuan 10
    • keyboard_arrow_rightMembangun Model dengan Metode klasifikasi
  • lock Pertemuan 11: Metode Pengembagan Machine Learning
  • lock Pertemuan 12
  • lock Pertemuan 13
  • lock Pertemuan 14
  • lock Pertemuan 15
  • lock Pertemuan 16: UAS