Diskripsi Matakuliah :
Mata kuliah Kecerdasan Buatan merupakan kursus yang dirancang untuk memperkenalkan konsep-konsep dan teknik-teknik utama dalam pengembangan sistem komputer yang mampu menunjukkan tingkat kecerdasan seperti manusia. Selama mata kuliah ini, Anda akan mempelajari berbagai aspek yang mencakup pemecahan masalah, pemodelan pengetahuan, dan pemahaman bahasa alami. Mata kuliah ini terstruktur dalam berbagai pertemuan, dengan setiap pertemuan membahas topik-topik kunci seperti berikut:
Capaian Pembelajaran :
CPMK 01 : Mampu memahami konsep dasar kecerdasan buatan dan membangun sistem yang dapat memecahkan masalah dengan teknik pencarian ruang keadaan.
CPMK 02 : Mampu memahami konsep dasar sistem pakar dan mengaplikasikan beberapa metode dalam mengatasi ketidak pastian.
CPMK 03 : Mampu mensimulasikan, mengimplementasikan dan menyelesaikan proses perhitungan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) serta membuat model parsing dan semantik dalam pengolahan bahasa alami.
CPMK 04 : Mampu menjelaskan definisi, fungsi, metode dan penerapan dari Algoritma Genetik dan Computer Vision serta menjelaskan definisi dan lingkup permasalahan yang dapat diselesaikan.
Ketercapaian kompetensi hardskill :
Mata kuliah Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) membantu mahasiswa mengembangkan sejumlah keterampilan (hard skills) yang berhubungan dengan teknik-teknik dan konsep dalam kecerdasan buatan. Berikut adalah beberapa keterampilan hard skill yang dapat dicapai melalui mata kuliah ini adalah : Pemahaman Algoritma Pencarian, Pengembangan Sistem Pakar, Pemahaman Logika Fuzzy, Pengenalan Jaringan Syaraf Tiruan, Pemrosesan Bahasa Alami, Pemahaman Algoritma Genetika, Pengenalan Computer Vision, dan penanganan ketidakpastian.
Ketercapaian kompetensi softskill :
Mata kuliah Kecerdasan Buatan membantu mahasiswa mengembangkan berbagai keterampilan (soft skills) yang sangat berharga di dunia profesional. Berikut adalah beberapa keterampilan soft skill yang dapat dicapai melalui mata kuliah ini:
Problem Solving (Pemecahan Masalah): Mahasiswa akan mengembangkan kemampuan untuk mengidentifikasi, merumuskan, dan menyelesaikan berbagai masalah kompleks, yang merupakan keterampilan yang sangat dicari di dunia kerja.
Critical Thinking (Pemikiran Kritis): Mata kuliah ini mendorong pemikiran kritis, evaluasi data, dan pengambilan keputusan yang terinformasi. Mahasiswa akan belajar untuk menganalisis situasi, memahami implikasi, dan mengambil tindakan yang tepat.
Kreativitas: Kecerdasan Buatan juga melibatkan pemikiran kreatif dalam merancang solusi untuk masalah yang kompleks. Mahasiswa akan belajar untuk berpikir di luar kotak dan mengembangkan pendekatan inovatif.
Petunjuk mempelajari bahan ajar
Mahasiswa mendownload materi pdf yang sudah disiapkan di setiap pertemuan, mahasiswa bisa menambah sumber belajar dari media lain seperti buku, E-book, Internet dan lain-lain untuk menambah wawasan. Setelah itu mahasiswa membaca materi yang sudah di download dan silahkan mengerjakan tugas di pertemuan tersebut, tugas bisa dikerjakan selama 7x24jam dan tidak ada batas mengerjakan atau bisa diulang-ulang tanpa batas. Mahasiswa mengisi forum diskusi yang sudah disiapkan dosen.
Learning Outcomes :
- Memahami Konsep Dasar AI
- Pemecahan Masalah Ruang Keadaan
- Penggunaan Algoritma Pencarian
- Pengenalan Sistem Pakar
- Penanganan Ketidakpastian
- Pemahaman Logika Fuzzy
- Pengenalan Jaringan Saraf Tiruan
- Pemrosesan Bahasa Alami
- Pemahaman Algoritma Genetika
- Pengenalan Computer Vision
Penilaian :
Untuk Bobot penilaian dalam matakuliah ini sebagai berikut :
Penilaian terdiri dari minimal 4 CPMK (Capaian Pembelajaran Matakuliah) yaitu : CPMK01, CPMK02, CPMK03, CPMK04 masing-masing berbobot 25%
Masing-masing CPMK terdiri dari :
- SOFTSKILLS KEAKTIFAN = 15%
- SOFTSKILLS KEMANDIRAN = 15%
PERTEMUAN 01 (PENDAHULUAN)
Dipertemuan ini kita akan membahas Pendahuluan Kecerdasan Buatan, dengan mempelajari Mahasiswa akan dapat menjelaskan konsep dasar kecerdasan buatan, sejarah perkembangannya, dan peranannya dalam teknologi.
Video Pembelajaran :
View
PERTEMUAN 02 (MASALAH RUANG KEADAAN)
PERTEMUAN 03 (PENCARIAN DALAM RUANG KEADAAN)
Dipertemuan ini kita akan membahas Konsep Pencarian dalam Ruang Keadaan dengan konsep pencarian buta (Blind Search), dengan mempelajari materi mahasiswa akan memahami algoritma pencarian buta Breadth-First Search dan Depth-First Search ini diharapkan mahasiswa dapat menerapkannya dalam ruang lingkup pencarian dalam ruang keadaan.
PERTEMUAN 04 (PENCARIAN DALAM RUANG KEADAAN)
Dipertemuan ini kita akan membahas Konsep Pencarian dalam Ruang Keadaan dengan konsep pencarian Terbimbing. Dengan mempelajari materi mahasiswa akan memahami konsep Pencarian terbimbing, yang juga dikenal sebagai pencarian heuristik. Pencarian heuristik adalah metode pencarian yang memanfaatkan pengetahuan tambahan (heuristik) untuk mencapai solusi dalam berbagai masalah. Dengan memahami konsep pencarian heuristik ini diharapkan mahasiswa dapat menerapkannya dalam ruang lingkup pencarian dalam ruang keadaan.
PERTEMUAN 05 (PENCARIAN DALAM RUANG KEADAAN)
Dipertemuan ini kita akan membahas konsep metode Pembangkit dan Pengujian (Generate and Test) dan Pendakian Bukit (Hill Climbing) yang merupakan salah satu dari metode dalam Pencarian Terbimbing / Pencarian Heuristik. Dengan memahami konsep pencarian heuristik ini diharapkan mahasiswa dapat menerapkannya dalam ruang lingkup pencarian dalam ruang keadaan.
PERTEMUAN 06 (PENGANTAR SISTEM PAKAR)
Dipertemuan ini kita akan membahas Pengantar Sistem Pakar, dengan mempelajari materi ini diharapkan mahasiswa akan memahami konsep dasar dan prinsip-prinsip yang mendasari sistem pakar, termasuk struktur sistem, basis pengetahuan, inference engine, dan sistem berbasis kasus. Selain itu, memahami sistem pakar membantu mahasiswa mengembangkan keterampilan analitis dan pemecahan masalah. Mereka dapat belajar bagaimana merancang aturan-aturan pengetahuan yang efektif dan bagaimana menggunakan data untuk mendukung pengambilan keputusan. Keseluruhan, tujuan utama dari mempelajari pengantar sistem pakar adalah memberikan landasan yang kuat bagi mahasiswa untuk berkontribusi dalam pengembangan dan implementasi teknologi cerdas ini di berbagai bidang profesi dan industri.
PERTEMUAN 07 (PENGANTAR SISTEM PAKAR)
Dipertemuan ini kita akan membahas Pengantar Sistem Pakar, dengan mempelajari materi ini diharapkan mahasiswa akan memahami konsep dasar dan prinsip-prinsip yang mendasari sistem pakar, termasuk struktur sistem, basis pengetahuan, inference engine, dan sistem berbasis kasus. Selain itu, memahami sistem pakar membantu mahasiswa mengembangkan keterampilan analitis dan pemecahan masalah. Mereka dapat belajar bagaimana merancang aturan-aturan pengetahuan yang efektif dan bagaimana menggunakan data untuk mendukung pengambilan keputusan. Keseluruhan, tujuan utama dari mempelajari pengantar sistem pakar adalah memberikan landasan yang kuat bagi mahasiswa untuk berkontribusi dalam pengembangan dan implementasi teknologi cerdas ini di berbagai bidang profesi dan industri.
Materi : Sistem pakar
PERTEMUAN 08 (UJIAN CPMK 01 DAN CPMK 02)
PERTEMUAN 09 (KETIDAKPASTIAN)
Dipertemuan ini kita akan membahas Ketidakpastian Dalam kecerdasan Buatan khususnya untuk Penalaran Non Monoton, Probabilitas dan Teorema Bayes dengan mempelajari matakuliah ini diharapkan mahasiswa dapat melakukan pengambilan keputusan dan pengolahan informasi dalam konteks kecerdasan buatan.
PERTEMUAN 10 (KETIDAKPASTIAN)
Dipertemuan ini kita akan membahas Ketidakpastian Dalam kecerdasan Buatan khususnya untuk Algoritma Certainty Factor dan Dempster Shafer. Dengan mempelajari matakuliah ini diharapkan mahasiswa dapat melakukan pengambilan keputusan dan pengolahan informasi dalam konteks kecerdasan buatan
PERTEMUAN 11 (LOGIKA FUZZY)
Dipertemuan ini kita akan membahas Logika Fuzzy, dengan mempelajari materi ini logika fuzzy memungkinkan mahasiswa memiliki kemampuan penanganan ketidakpastian dan ambiguitas dalam sistem, yang relevan dalam berbagai konteks ilmu komputer dan rekayasa sistem
PERTEMUAN 12 (JARINGAN SYARAF TIRUAN)
Dipertemuan ini kita akan membahas Jaringan Syaraf Tiruan. Mahasiswa mempelajari jaringan syaraf tiruan karena hal ini memberikan pemahaman mendalam tentang sistem yang dapat belajar dan beradaptasi, meniru cara kerja otak manusia. Kemampuan jaringan syaraf tiruan dalam pembelajaran mesin memungkinkan aplikasi dalam prediksi, klasifikasi data, dan pengenalan pola. dengan menguasai jaringan syaraf tiruan, mahasiswa dapat mengaplikasikan keahlian mereka dalam berbagai bidang, termasuk dalam bidang teknologi.
PERTEMUAN 13 (NATURAL LANGUAGE PROCESSING)
Dipertemuan ini kita akan membahas materi Natural Language Processing, dengan mempelajari materi ini diharapkan mahasiswa dapat memahami konsep mendasar dan aplikasi Natural Language Processing.
PERTEMUAN 14 (ALGORITMA GENETIKA)
Dipertemuan ini kita akan membahas Pengantar Algoritma Genetika, dengan mempelajari materi ini diharapkan mahasiswa dapat mengembangkan keterampilan analitis, kreativitas, dan pemecahan masalah yang diperlukan di berbagai bidang, dari ilmu komputer hingga ilmu hayati dan rekayasa.
PERTEMUAN 15 (COMPUTER VISION)
Dipertemuan ini kita akan membahas Pengantar Computer Vision, dengan mempelajari matakuliah ini diharapkan memberikan landasan yang kuat untuk eksplorasi lebih lanjut di bidang Compter Vision dan membantu mahasiswa membangun keterampilan yang sangat dicari di dunia kerja saat ini.
PERTEMUAN 16 (UAS - UJIAN CPMK 04)
Ujian ini akan menguji pemahaman materi Natural Language Processing, Algoritma Genetika dan Computer Vision. Saya berharap Anda telah mempersiapkan diri dengan baik dan siap untuk menghadapi tantangan ini.
