KECERDASAN BUATAN By Serdiwansyah N. A..

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
KECERDASAN BUATAN VISKA ARMALINA, S.T., M.Eng..
Advertisements

Materi 1 Pengantar Kecerdasan Buatan
Sistem Pendukung Keputusan
PENGANTAR KECERDASAN BUATAN (ARTIFICIAL INTELLIGENCE)
PENDAHULUAN.
KECERDASAN BUATAN PENDAHULUAN.
Sistem Pengambil Keputusan
Pengenalan Logika Informatika
PENDAHULUAN.
PENGERTIAN KECERDASAN BUATAN
REKAYASA PERANGKAT LUNAK
TEKNOLOGI KECERDASAN ARTIFISIAL DALAM BISNIS
3 SKS Samuel Wibisono, drs.MT.. Out Come Setelah mengikuti pertemuan ini mahasiswa diharapkan dapat menjelaskan: latar belakang munculnya cabang keilmuan.
Pengenalan Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence / AI )
SOFT COMPUTING PERTEMUAN 2.
Pengenalan Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence / AI )
Pengantar Intelegensia Buatan (IB)
Pengertian Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence)
Pengenalan Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence / AI )
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
1 Pertemuan 19 LOGIKA FUZZY Matakuliah: H0434/Jaringan Syaraf Tiruan Tahun: 2005 Versi: 1.
Soft Computing (SC) M. Haviz Irfani, S.Si, M.T.I. September 2011.
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Soft Computing - Introduction
PENGANTAR INTELEGENSIA BUATAN (IB) M. Ezar Al Rivan.
PENGENALAN KECERDASAN KOMPUTASIONAL
Kuliah Sistem Fuzzy Pertemuan 1 “ Inteligensia Semu ” (IS)
KECERDASAN BUATAN (3 SKS Teori). PENILAIAN UAS40 % UTS30 % TUGAS 15 % QUIZ15 % KEHADIRAN MINIMAL 80%
Sistem Informasi Manajemen
QUIS SISTEM PAKAR.
PENGANTAR KECERDASAN BUATAN (ARTIFICIAL INTELEGENT)
PENGENALAN KECERDASAN KOMPUTASIONAL
PENGANTAR KECERDASAN BUATAN
Teori Bahasa Otomata (1) Introduction
Teknologi terkini D. Sinaga, M.Kom.
KOMPUTASI KECERDASAN BUATAN
Intelegensia Buatan Silabus Perkembangan AI
Kecerdasan Buatan Dalam Sistem Informasi Bab : Sistem Pakar – part one
Psikologi Kognitif Sains
PENGANTAR KECERDASAN BUATAN (ARTIFICIAL INTELLIGENCE) dan SISTEM PAKAR
Materi 1 Pengantar Kecerdasan Buatan
PENGANTAR PENGANTAR KECERDASAN BUATAN Artificial intelligence
Sejarah Psikologi Kognitif Sains
Sejarah Psikologi Kognitif Sains
Pengantar Psikologi Kognitif Sains
Psikologi Kognitif Sains
Pendahuluan Dr. Suyanto, S.T., M.Sc. HP/WA:
Artificial Intelegence
KONSEP KECERDASAN BUATAN
Pengenalan AI (Artificial Intelligent)
KECERDASAN BUATAN (ARTIFICIAL INTELGENCE-AI)
Sejarah Psikologi Kognitif Sains
PENGANTAR KECERDASAN BUATAN (ARTIFICIAL INTELLIGENCE)
KECERDASAN BUATAN.
PENGANTAR PENGANTAR KECERDASAN BUATAN Artificial intelligence
ARTIFICIAL INTELEGENCE
Introduction to Soft computing
Kecerdasan Buatan Dalam Sistem Informasi Bab : Sistem Pakar – part one
PENGERTIAN KECERDASAN BUATAN
Kecerdasan Buatan Pokok Bahasan Pendahuluan Definisi Kecerdasan Buatan
Kecerdasan Buatan oleh : Syaifudin Ramadhani, S.Kom
Kecerdasan Buatan Dalam Sistem Informasi Bab : Sistem Pakar – part one
PENGANTAR KECERDASAN BUATAN (ARTIFICIAL INTELLIGENCE)
Konsep Kecerdasan Buatan
PENDAHULUAN.
KONTRAK PERKULIAHAN.
PENGANTAR KECERDASAN BUATAN (ARTIFICIAL INTELLIGENCE)
KONSEP KECERDASAN BUATAN
Pengenalan Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence / AI )
REKAYASA PERANGKAT LUNAK
Transcript presentasi:

KECERDASAN BUATAN By Serdiwansyah N. A.

SILABUS MATA KULIAH Pendahuluan Pengertian Kecerdasan Buatan Komputasi Kecerdasan Buatan Arsitektur dan Lingkungan Sistem Kecerdasan Buatan Representasi Pengetahuan Problema dan Pendekatan Penyelesaian Masalah Sistem Pakar (Expert System) Sistem Samar (Fuzzy System) Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network) Algoritma Genetik (Genetic Algorithm) Pemrograman Kecerdasan Buatan

TUJUAN PERKULIAHAN Mempelajari pengertian dan konsep kecerdasan buatan (artificial intelligence) berikut bidang-bidang kecerdasan buatan, seperti: sistem pakar (expert system), robotic, logika samar (fuzzy logic), dan jaringan syaraf tiruan (neural network). Diakhiri dengan pembahasan mengenai soft computing, kemudian menerapkannya dalam berbagai bidang disiplin ilmu dengan membentuk pemrograman yang spesifik menggunakan bahasa pemrograman logika.

PENDAHULUAN Musim panas tahun 1956 sekelompok pakar komputer, pakar dan peneliti dari disiplin ilmu lain dari berbagai akademi, industri serta berbagai kalangan berkumpul di Dartmouth College untuk membahas potensi komputer dalam rangka menirukan atau mensimulasi kepandaian manusia. Beberapa ilmuwan yang terlibat adalah Allen Newel, Herbert Simon, Marvin Miskey, Oliver Selfridge, dan John McCarthy Menjelang akhir tahun 1970-an dan awal tahun 1980-an, mulai dikembangkan secara penuh dan hasilnya secara berangsur-angsur mulai dipasarkan

Revolusi Pengolahan Data oleh Komputer

Revolusi Pengolahan Data oleh Komputer Teknik yang membuat komputer mampu mengolah pengetahuan ini dinamakan teknik kecerdasan buatan (artificial intelligence technique). Dengan pendekatan ini manusia mencoba membuat komputer dapat berpikir seperti cara yang dipakai manusia dalam memecahkan masalah.

Apakah Komputer Dapat Berpikir ? Terdapat beberapa tingkat kecerdasan seperti yang diilustrasikan oleh gambar berikut

Beberapa pertanyaan seputar Kecerdasan Buatan yang diterapkan pada komputer Dengan diterapkannya Kecerdasan Buatan, apakah kemudian komputer menjadi lebih pintar? Apakah benar, komputer sekarang mempunyai kecerdasan seperti yang dimiliki manusia dalam melaksanakan tugasnya? Apabila kecepatan dan kemudahan serta peningkatan produktivitas kerja dan kemampuannya melakukan pekerjaan dengan baik sudah tercapai? Apakah dengan demikian komputer itu sudah bisa dikatakan mempunyai tingkat kecerdasan tertentu? Bagaimana kita bisa menyatakan bahwa komputer itu memiliki kecerdasan? Kriteria apakah yang bisa digunakan untuk sampai pada kesimpulan itu?

Faktor Pendorong Perkembangan Kecerdasan Buatan Pesatnya perkembangan teknologi perangkat keras, khususnya processor. Pengembangan perangkat lunak Kecerdasan Buatan. Perkembangan khusus komputer pribadi (Personal Computer / PC) dan komputer jinjing (Laptop). Turut andilnya para investor dalam mendanai penelitian dan pengembangan teknologi Kecerdasan Buatan.

QUO VADIS AI Masalah utama Kecerdasan Buatan adalah sulitnya merumuskan dan memvisualisasi inteligensia itu sendiri, karena mempunyai arti yang banyak. Hubert Dreyfus – ahli filsafat dari Universitas California di Berkeley – berpendapat bahwa masyarakat sekarang ini sedang dikacaukan oleh pengertian Kecerdasan Buatan yang mengira seolah-olah kegunaannya sangat berlebihan dan tidak mungkin bisa mencapai tujuan. Dreyfus berkata: Kita tidak akan pernah bisa membuat suatu kaidah untuk semua cara kita berfikir, karena hal itu sangat kompleks.

QUO VADIS AI Para peneliti yang ahli akan lebih bisa mendekati pada komputer pintar, tapi masih banyak masalah yang harus dijawab. Misalnya, bagaimana kita bisa mencerminkan keterampilan dalam menangani masalah manusia, kemampuan belajar, selera, imajinasi, emosi, kreativitas dan ‘rasa berani’. Untuk menjawab masalah-masalah tersebut di atas, para ahli kembali pada bidang yang berkaitan, seperti: filosofi, psikologi, linguistik dan sains syaraf (neuro science) dan tentu saja sains komputernya itu sendiri. Dengan demikian akan lahir bidang sains kognitif antar disiplin ilmu tersebut. Kita membuat komputer pintar bukan untuk menggantikan manusia tapi hanya sekedar untuk menjadi alat bantu manusia

SOFT COMPUTING Soft computing menjadi bagian formal dari ilmu komputer sejak awal tahun 1990an Lotfi A. Zadeh (1992) melalui makalah yang disusunya ttg himpunan fuzzy, tahun 1973 ttg analisis proses-proses sistem kompleks dan keputusan, dan laporan th 1979 (makalah th 1981) ttg kemungkinan analisis teori fuzzy dan soft data.

Apakah Soft Computing itu Soft computing merupakan inovasi baru dalam membangun sistem cerdas. Sistem cerdas ini merupakan sistem yang memiliki keahlian seperti manusia pada domain tertentu, mampu beradaptasi dan belajar agar dapat bekerja lebih baik jika terjadi perubahan lingkungan.

Komponen Soft Computing SC dapat dipandang sebagai suatu komponen dasar untuk medan kemunculan konsepsi kecerdasan: Sistem Fuzzy (Fuzzy System / FS) Jaringan Syaraf (Neural Networks / NN) Penalaran Probabilistik (Probabilistic Reasoning / PR) Evolutionary Computing (EC) Machine Learning (ML)

Komponen Soft Computing FS mengakomodasi ketidaktepatan (imprecision), PR mengakomodasi ketidakpastian (uncertainity), NN menggunakan pembelajaran untuk meminimalisir kebenaran parsial (partial truth) dan perkiraan untuk mencapai tractability, EC untuk mencapai optimasi dalam rangka ketahanan (robustness) dan biaya penyelesaian murah

Komponen Soft Computing Ke-4 unsur dalam SC (FS, PR, NN, EC) bukan merupakan kompetisi melainkan saling melengkapi. Bahkan dalam kenyataanya, keempatnya digunakan secara sinergis ketimbang digunakan dikerjakan secara sendiri.

Komponen Soft Computing Pekerjaan dari teknik-teknik SC mendorong ke arah sistem-sistem yang memiliki MIQ (Machine Intelligence Quotient) tinggi. Dalam ukuran besar, ini adalah MIQ tinggi dari sistem yang mendasarkan pada SC (SC-based system) yang meliputi pertumbuhan cepat dalam jumlah dan macam aplikasi-aplikasi soft computing.

Hubungan dan Perbandingan Antar Komponen SC Pembelajaran Ekstraksi Pengetahuan Operasi Real-time FS / PR tidak ya NN EC AI Conventional

Hubungan dan Perbandingan Antar Komponen SC Representasi Pengetahuan Optimasi FS / PR simbolik / numerik tidak NN numerik EC ya AI Conventional

Karakteristik SC memerlukan keahlian manusia, apabila direpresentasikan dalam bentuk aturan (if_then) Model komputasinya diilhami oleh proses biologis merupakan teknik optimasi baru menggunakan komputasi numeris memiliki toleransi kegagalan (meskipun kualitasnya berangsur-angsur memburuk)

The end and 10_Q