Rangkuman Konsep Kecerdasan Buatan

 

Nama : Epul Saepuloh
NIM : 15200030
Kelas : 15.5B.07
Mata Kuliah : Machine Learning
Tugas : Pertemuan 1

Tugas :
Buat Website atau Blog Pribadi dan buat menu Pembelajaran Mesin Upload rangkuman materi pertemuan 1 tentang konsep kecerdasan buatan yang terdiri dari:
1. Trend Teknologi 2022
2. Data dan Informasi
3. Hystory of Machine Learning
4. Apa itu Machine Learning ?
5. Bagian Artificial Intelligence
6. Contoh Implementasi Machine Learning selain di slide
7. Pendekatan Machine Learning.

    Boleh juga rangkum di ms.word, upload di drive kalian dan jadikan  

    public, selanjutnya upload Link postingan atau link drive tugas pertemuan 1 ini ke aplikasi mybest 

    paling telat hari senin, 19 September 2022.

Jawaban :

Rangkuman Konsep Kecerdasan Buatan

1. Trend Teknologi 2022

• Artificial Intelligence (Kecerdasan Buatan)
• Cloud Computing
• Cyber Security
• IOT
• Jaringan 5G 
• Big Data dan Analytics
• Machine Learning\
• Robotika
• Augmented Reality dan Virtual Reality

    Source : https://digitalbisa.id/

2. Data dan Informasi

• Data : fakta-fakta yang tercatat
• Informasi : pola-pola stuktural yang ada pada data, misalnya keterhubungan (relationships) atauketergantungan (depedencies)

3. Hystory of Machine Learning

   

Pembelajaran mesin pertama kali disusun dari pemodelan matematika jaringan saraf. Sebuah makalah oleh ahli logika Walter Pitts dan ahli saraf Warren McCulloch, yang diterbitkan pada tahun 1943, berusaha memetakan proses berpikir dan pengambilan keputusan secara matematis dalam kognisi manusia

Source : https://www.techtarget.com/

4. Apa itu Machine Learning ?

Machine Learning (ML) merupakan sebuah cabang ilmu dari AI (Artificial Intelligent) yang dikembangkan untuk bisa belajar dengan sendirinya tanpa arahan dari penggunanya.

5. Bagian Artificial Intelligence

• Machine Learning
• Deep Learning
• Natural Language Processing
• Robotics
• Expert Systems
• Fuzzy Logic

      Source : https://www.edureka.co/

6. Contoh Implementasi Machine Learning selain di slide

Contoh implementasi machine learning yaitu penerapan di bidang kedoteran contohnya adalah mendeteksi penyakit seseorang dari gejala yang ada.

7. Pendekatan Machine Learning

• Deterministik                                                                                                                    Pendekatan deterministik berfokus pada akurasi dan jumlah data yang dikumpulkan, sehingga efisiensi lebih diprioritaskan daripada ketidakpastian.
• Probabilistik                                                                                                                          Didesain untuk mengelola faktor peluang. Alat bawaan terintegrasi ke dalam algoritme machine learning untuk membantu menghitung, mengidentifikasi, serta mengukur ketidakpastian selama pembelajaran dan observasi