Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Definisi dan Pengantar Kecerdasan Buatan (Artificial Intelegent) Minggu-1 1 Sumarsono, S.Si, M.MT -- Poltek NSC Surabaya.

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "Definisi dan Pengantar Kecerdasan Buatan (Artificial Intelegent) Minggu-1 1 Sumarsono, S.Si, M.MT -- Poltek NSC Surabaya."— Transcript presentasi:

1 Definisi dan Pengantar Kecerdasan Buatan (Artificial Intelegent) Minggu-1 1 Sumarsono, S.Si, M.MT -- Poltek NSC Surabaya

2 Definisi Artificial Inteligent 2 Sumarsono, S.Si, M.MT -- Poltek NSC Surabaya

3 3

4 Sejarah Kecerdasan Buatan (Artificial Intelegent) Jaman “batu” ( ) Awal kerja Jaringan Syaraf Tiruan dan logika Teori Logika (Alan Newell and Herbert Simon) Kelahiran AI: Dartmouth workshop - summer 1956, yakni John McCarthy’s Profesor MIT, memberi nama bidang: artificial intelligence pada tahun 1956 pada Doartmouth Conference yang dihadiri para peneliti AI 4 Sumarsono, S.Si, M.MT -- Poltek NSC Surabaya

5 Awal antusias, harapan besar ( ) McCarthy (1958) - Mendefinisikan Lisp - Menemukan time-sharing - Advice Taker Pemodelan Jaringan Syaraf Tiruan Pembelajaran Evolusioner Metode resolusi Robinson. Logic teori diperkenalkan pada Dartmouth Conference, program ini dapat membuktikan teorema matematika. Program mengetahui kalimat sederhana yang ditulis dalam bahasa inggris yang mampu menjawab dari fakta yang didengar dalam sebuah percakapan.  Sad Sam diprogam Robert K.Lindsay (1960) Program melakukan terapi terhadap pasien dengan memberikan beberapa pertanyaan.  Eliza diprogram Joseph Weizenbaum (1967). 5 Sumarsono, S.Si, M.MT -- Poltek NSC Surabaya

6 Masa Gelap ( ) AI tidak mengalami perkembangan: ledakan perkembangan combinatorial Fakta bahwa suatu program bisa mendapatkan suatu solusi secara prinsip tidak berarti bahwa program memuat beberapa mekanisme yang dibutuhkan untuk mendapatkannya secara praktis. Kegagalan dari pendekatan terjemahan bahasa alami berbasis pada grammars sederhana dan kamus kata. Penemuan untuk pemrosesan bahasa natural dihentikan. Penelitian pada Jaringan Syaraf Tiruan dihentikan. Realisasi dari kesukaran dalam proses learning dan keterbatasan dari metode yang dieksplorasi. 6 Sumarsono, S.Si, M.MT -- Poltek NSC Surabaya

7 Renaissance ( ) Perubahan pada paradigma penyelesaian: Dari penyelesaian masalah berbasis “search-based” menjadi penyelesaian masalah berbasis pengetahuan. Sistem pakar pertama ◦ Dendral: menginferensi struktur molecular dari informasi yang disediakan oleh spektrometer massa. ◦ Mycin: diagnoses blood infections ◦ Prospector: merekomendasikan eksplorasi pengeboran pada lokasi geologi yang menyediakan suatu deposit mineral molybdenum. 7 Sumarsono, S.Si, M.MT -- Poltek NSC Surabaya

8 Era Industrial (1980-sekarang) Sukses pertama Sistem Pakar secara komersial.The Many AI companies. Eksplorasi dari strategi pembelajaran yang bermacam-macam (Explanation-based learning, Case-based Reasoning, Genetic algorithms, Neural networks, etc.) 8 Sumarsono, S.Si, M.MT -- Poltek NSC Surabaya

9 Kembalinya neural networks (1986- sekarang) Penggalian kembali algoritma learning back propagation untuk neural networks yang pertama dikenalkan dalam tahun 1969 oleh Bryson and Ho. Banyak aplikasi sukses dari Neural Networks. Kehilangan respek terhadap sulitnya membangun sistem pakar (macetnya knowledge acquisition). 9 Sumarsono, S.Si, M.MT -- Poltek NSC Surabaya

10 Kematangan (1987-sekarang) Perubahan dalam cakupan dan metodologi penelitian bidang Kecerdasan Buatan: ◦ Membangun di atas teori yang ada, bukan cuma mengusulkan teori baru; ◦ Berbasis klaim pada theorema dan eksperimen, bukan pada intuisi; ◦ Menunjukkan relevansi ke aplikasi nyata, bukan pada contoh “mainan”. 10 Sumarsono, S.Si, M.MT -- Poltek NSC Surabaya

11 Agent Cerdas (1995-sekarang) Realisasi yang pada mulanya dipisahkan dalam sub dari Kecerdasan Buatan (speech recognition, problem solving and planning, robotics, computer vision, machine learning, knowledge representation, etc.) direorganisasi hasilnya kedalam suatu desain agent tunggal. Suatu proses reintegrasi dari sub-area yang berbeda dari AI untuk membentuk “whole agent”: ◦ Agent perspective of AI ◦ Agent architectures (e.g. SOAR, Disciple); ◦ Multi-agent systems; ◦ Agent untuk aplikasi tipe-tipe yang berbeda, web agents. 11 Sumarsono, S.Si, M.MT -- Poltek NSC Surabaya

12 AI Saat Sekarang Perkembangan hardware dan software, berbagai produk AI telah berhasil dibangun dikehidupan sehari-hari. Produk tersebut dihasilkan dari 4 teknik AI, yakni: Searching, Reasoning, Planning dan Learning. Teknik Searching, seperti digunakan untuk pencarian rute optimum memandu perjalanan (Global Positioning System). Teknik Reasoning, berbasis pengetahuan dan sudah mengeluarkan produk permainan catur HITECH. Teknik Planning, membuat perencanaan dan memonitor eksekusi perencanaan, banyak digunakan didunia manufaktur dan robotik. produk yang sudah dikeluarkan assambling, integration and verification (AIC) pesawat terbang. Teknik Learning, digunakan untuk sistem jaringan syaraf tiruan. Produk yang dihasilkan seperti transportasi, speech processing, computer vision, robotics. 12 Sumarsono, S.Si, M.MT -- Poltek NSC Surabaya

13 AI Masa Depan Prediksi AI 100 tahun akan datang, menurut Ray Kurzweil. ◦ Tahun 2009, PC akan dapat melakukan kalkulasi 1 trilliun kalkulasi perdetik. Komputer akan sangat kecil. ◦ Tahun 2019, PC akan setara dengan kemampuan otak manusia, virtual reality sudah dalam tiga dimensi, interaksi komputer dengan gesture. ◦ Tahun 2029, PC kemampuan komputasional seribu otak manusia. Komputer telah terhubunglangsung ke otak manusia, dengan koneksi high-bandwith. ◦ Tahun 2049, Makanan yang diproduksi menggunakan nano technology, dengan nilai gizi yang baik sama seperti makanan organik. ◦ Tahun 2072, Teknologi skala pycometer meter berhasil diaplikasikan didunia nyata. ◦ Tahun 2099, ada kecenderungan membuat gabungan antara pemikiran manusia dengan kecerdasan mesin. Tidak ada lagi perbedaan yang jelas antara manusia dan mesin. 13 Sumarsono, S.Si, M.MT -- Poltek NSC Surabaya

14 Studi Area Artificial Intelegent 14 Sumarsono, S.Si, M.MT -- Poltek NSC Surabaya

15 Mundane Task - Persepsi (vision & speech) - Bahasa alami (understanding, generation & translation) - Pemikiran yang bersifat commonsense - Robot control 15 Sumarsono, S.Si, M.MT -- Poltek NSC Surabaya

16 Formal Task - Permainan / Games - Matematika (Geometri, logika, kalkulus integral, pembuktian) 16 Sumarsono, S.Si, M.MT -- Poltek NSC Surabaya

17 Expert Task - Analisis finansial - Analisis medikal - Analisis ilmu pengetahuan - Rekayasa (design, pencarian kegagalan, perencanaan manufaktur) 17 Sumarsono, S.Si, M.MT -- Poltek NSC Surabaya

18 Sub Disiplin Ilmu Artificial Intelegent 18 Sumarsono, S.Si, M.MT -- Poltek NSC Surabaya

19 Robotika & Sistem Sensor Robotika adalah satu cabang teknologi yang berhubungan dengan desain, konstruksi, operasi, disposisi struktural, pembuatan, dan aplikasi dari robot. Robotika terkait dengan ilmu pengetahuan bidang elektronika, mesin, mekanika, dan perangkat lunak komputer.teknologirobot ilmu pengetahuanelektronikamesin mekanikaperangkat lunak komputer Sensor adalah peranti yang menerima input berupa suatu besaran/sinyal fisik yang kemudian mengubahnya menjadi besaran/sinyal lain yang diteruskan ke kontroler. 19 Sumarsono, S.Si, M.MT -- Poltek NSC Surabaya

20 Jaringan Syaraf Tiruan (Artificial Neural Network) Jaringan dari sekelompok unit pemroses kecil yang dimodelkan berdasarkan jaringan saraf manusia. JST merupakan sistem adaptif yang dapat mengubah strukturnya untuk memecahkan masalah berdasarkan informasi eksternal maupun internal yang mengalir melalui jaringan tersebut. Jaringanjaringan saraf manusia Secara sederhana, JST adalah sebuah alat pemodelan data statistik non-linier. JST dapat digunakan untuk memodelkan hubungan yang kompleks antara input dan output untuk menemukan pola-pola pada data.datastatistik 20 Sumarsono, S.Si, M.MT -- Poltek NSC Surabaya

21 Logika Fuzzy Logika Fuzzy adalah peningkatan dari logika Boolean yang berhadapan dengan konsep kebenaran sebagian. Saat logika klasik menyatakan bahwa segala hal dapat diekspresikan dalam istilah biner (0 atau 1, hitam atau putih, ya atau tidak), logika fuzzy menggantikan kebenaran boolean dengan tingkat kebenaran.logika Booleankebenaran sebagianlogika klasik binertingkat kebenaran Logika Fuzzy memungkinkan nilai keanggotaan antara 0 dan 1, tingkat keabuan dan juga hitam dan putih, dan dalam bentuk linguistik, konsep tidak pasti seperti "sedikit", "lumayan", dan "sangat". Logika ini berhubungan dengan set fuzzy dan teori kemungkinan.set fuzzyteori kemungkinan Logika fuzzy dan logika probabilitas secara matematis sama - keduanya mempunyai nilai kebenaran yang berkisar antara 0 dan 1 - namun secara konsep berbeda. Logika fuzzy berbicara mengenai "derajat kebenaran", sedangkan logika probabilitas mengenai "probabilitas, kecenderungan". Karena kedua hal itu berbeda, logika fuzzy dan logika probabilitas mempunyai contoh penerapan dalam dunia nyata yang berbeda.nilai kebenaranprobabilitas 21 Sumarsono, S.Si, M.MT -- Poltek NSC Surabaya

22 Algoritma Genetika Teknik pencarian yang di dalam ilmu komputer untuk menemukan penyelesaian perkiraan untuk optimisasi dan masalah pencarian. Algoritma genetik adalah kelas khusus dari algoritma evolusioner dengan menggunakan teknik yang terinspirasi oleh biologi evolusioner seperti warisan, mutasi, seleksi alam dan rekombinasi (atau crossover) Algoritma Genetik pertama kali dikembangkan oleh John Holland pada tahun 1970-an di New York, Amerika Serikat. 22 Sumarsono, S.Si, M.MT -- Poltek NSC Surabaya

23 Lingkup Artificial Intelegent pada Aplikasi Komersial 23 Sumarsono, S.Si, M.MT -- Poltek NSC Surabaya

24 24 Sumarsono, S.Si, M.MT -- Poltek NSC Surabaya

25 Silabus Artificial Intelegent (AI) Sumarsono, S.Si, M.MT -- Poltek NSC Surabaya25

26 1. Definisi kecerdasan buatan dan ruang lingkup serta aplikasinya ◦ Definisi AI ◦ Sejarah AI ◦ Sub disiplin ilmu AI ◦ Ruang lingkup AI pada aplikasi komersial 26 Sumarsono, S.Si, M.MT -- Poltek NSC Surabaya

27 2. Mendefinisikan masalah dalam ruang sistem informasi berbasis kecerdasan buatan ◦ Latar belakang ruang masalah dalam kecerdasan buatan ◦ Definisi ruang masalah ◦ Definisi aturan produksi ◦ Memilih metode pencarian yang tepat 27 Sumarsono, S.Si, M.MT -- Poltek NSC Surabaya

28 3. Representasi pengetahuan ◦ Pengertian basis pengetahuan ◦ Merepresentasikan pengetahuan kedalam basis pengetahuan ◦ Penggunaan pengetahuan ◦ Klasifikasi representasi pengetahuan 28 Sumarsono, S.Si, M.MT -- Poltek NSC Surabaya

29 4. Metode pencarian ◦ Macam-macam algoritma pencarian ◦ Mendefinisikan permasalahan dalam ruang keadaan ◦ Pencarian buta ◦ Pencarian heuristik 29 Sumarsono, S.Si, M.MT -- Poltek NSC Surabaya

30 5. Kecerdasan buatan untuk menyelesaikan masalah ketidakpastian. ◦ Ruang lingkup ketidakpastian ◦ Konsep probabilitas dan teorema bayes untuk menyelesaikan masalah ketidakpastian berbasis kecerdasan buatan 30 Sumarsono, S.Si, M.MT -- Poltek NSC Surabaya

31 6. Pengantar sistem pakar ◦ Definisi sistem pakar ◦ Bagian-bagian sistem pakar ◦ Pemain utama dalam proyek sistem pakar 31 Sumarsono, S.Si, M.MT -- Poltek NSC Surabaya

32 7. Pengantar sistem fuzzy ◦ Definisi sistem fuzzy ◦ Ruang lingkup sistem fuzzy ◦ Penerapan sistem fuzzy 32 Sumarsono, S.Si, M.MT -- Poltek NSC Surabaya

33 8. Pengantar jaringan syaraf tiruan ◦ Latar belakang jaringan syaraf tiruan ◦ Struktur jaringan pada otak ◦ Sejarah model jaringan syaraf ◦ Konsep pemodelan jaringan syaraf 33 Sumarsono, S.Si, M.MT -- Poltek NSC Surabaya

34 9. Pengantar algoritma genetika ◦ Definisi algoritma genetika ◦ Siklus algoritma genetika ◦ Hal-hal penting dalam algoritma genetika 34 Sumarsono, S.Si, M.MT -- Poltek NSC Surabaya

35 Thank You 35 Sumarsono, S.Si, M.MT -- Poltek NSC Surabaya


Download ppt "Definisi dan Pengantar Kecerdasan Buatan (Artificial Intelegent) Minggu-1 1 Sumarsono, S.Si, M.MT -- Poltek NSC Surabaya."

Presentasi serupa


Iklan oleh Google