Peningkatan Akademis dan Intelegensia Anak Didik Prof. Nur Iriawan, PhD. Statistika FMIPA-ITS.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
2. FAKTOR MANUSIA Sistem komputer terdiri atas tiga aspek yaitu :
Advertisements

HOME VISIT (KUNJUNGAN RUMAH)
Teknik Penulisan Daftar Pustaka
Desain dan Analisis Eksperimen
(Jaringan Syaraf Tiruan) ANN (Artificial Neural Network)
Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pengambil Keputusan
JARINGAN SYARAF TIRUAN
PENGENALAN SISTEM OPERASI
PERSEPSI PSIKOLOGI.
Mata & Pikiran manusia…..
PERKEMBANGAN DAN PENGENALAN BEBERAPA MEDIA
Jaringan Syaraf Tiruan
ARTIFICIAL INTELLEGENT
FAKTOR MANUSIA.
Tim Machine Learning PENS-ITS
Lomba Jajak Pendapat Statistika
Bioinformatika Study Microarray.
TEKNOLOGI KECERDASAN ARTIFISIAL DALAM BISNIS
METODE HEBB~3 Sutarno, ST. MT..
Pengenalan Jaringan Syaraf Tiruan
Supervised Learning Process dengan Backpropagation of Error
3 SKS Samuel Wibisono, drs.MT.. Out Come Setelah mengikuti pertemuan ini mahasiswa diharapkan dapat menjelaskan: latar belakang munculnya cabang keilmuan.
B a b 7 Merumuskan Anggapan Dasar.
SISTEM SARAF I Kuliah 2 psikologi faal
Function(2).
Aplikasi Model Jaringan Syaraf Tiruan dengan Radial Basis Function untuk Mendeteksi Kelainan Otak (Stroke Infark) Yohanes Tanjung S.
Perubahan-Perubahan Pada Sistem Saraf
Jaringan Syaraf Tiruan (JST)
Create By: Ismuhar dwi putra
KULIAH II PENGANTAR PSIKOLOGI JIWA DAN BADAN.
WORKSHOP MACHINE LEARNING Surabaya, Pebruari 2006 Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Elektronika Negeri Surabaya (PENS) ITS.
KONSEP DASAR AI PERTEMUAN MINGGU KE-1.
Algoritma dan Struktur Data
Pertemuan 10 Neural Network
PENGENALAN KECERDASAN KOMPUTASIONAL
Manuscript writing Cleoputri Yusainy, PhD. Referensi American Psychological Association. (2010). Publication Manual of the American Psychological Association.
SISTEM CERDAS Jaringan Syaraf Tiruan
Artificial Intelligence Oleh Melania SM
Pengenalan Jaringan Syaraf Tiruan
PENGENALAN KECERDASAN KOMPUTASIONAL
Pembangunan Konteks dan Pemodelan Teks Cerita Pendek
Pertemuan 12 ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS (ANN) - JARINGAN SYARAF TIRUAN - Betha Nurina Sari, M.Kom.
Perubahan-Perubahan Pada Sistem Saraf
Pertemuan ke XI, Persepsi dan Komunikasi
Paralelisasi dan Distribusi
أهلا و سهلا.
Arsitektur Neural Network Pertemuan 2
JARINGAN SYARAF TIRUAN SISTEM BERBASIS PENGETAHUAN
KIAT BACA KILAT KIAT MEMBACA 1 HALAMAN 1 DETIK KARYA AGUS SETIAWAN PENERBIT PT GRAMEDIA PUSTAKA UTAMA YUSFIK HELMI
Aplikasi Kecerdasan Komputasional
Anatomi Neuron Biologi
Fakultas Ilmu Komputer
Jaringan Syaraf Tiruan (JST)
DRG ANNA MUSDHALIFAH BIOKIMIA FKG TRISAKTI
KECERDASAN BUATAN (ARTIFICIAL INTELGENCE-AI)
Artificial Neural Network
Introduction to Soft computing
JARINGAN SYARAF TIRUAN
PIDATO adalah salah satu komunikasi massa yang sangat efektif.
KOMUNIKASI EFEKTIF Oleh: M. Noor Alamsyah Rain Suyati.
Jaringan Syaraf Tiruan Artificial Neural Networks (ANN)
Jaringan Syaraf Tiruan
KOMPUTASI PEMROGRAMAN
JARINGAN SYARAF TIRUAN
JARINGAN SYARAF TIRUAN
DISEDIAKAN OLEH; ABDUL LATIF AHMAD IPTHO
PENGANTAR KECERDASAN BUATAN (ARTIFICIAL INTELLIGENCE)
Jaringan Syaraf Tiruan
B a b 7 Merumuskan Anggapan Dasar.
Transcript presentasi:

Peningkatan Akademis dan Intelegensia Anak Didik Prof. Nur Iriawan, PhD. Statistika FMIPA-ITS

Anak Harapan What kind of children do we want? ANAK HARAPAN seharusnya juga berada dalam HARAPAN ANAK Anak yang diharapkan orang tua adalah anak yang memiliki kemampuan akademis dan life skills yang mumpuni sehingga mereka dapat mencapai impian dan cita- citanya.

Kemampuan Akademis Kasus I

Kemampuan Akademis Mnureut stuau pneieltian di Cmardbige, blia sautu ktaa hruuf ptermaa dan tarkeihr taetp dutilis tatpei huurf tnaeghyna daaick, onarg msaih dpaat mmbaeca dgenan tpeat dan lnaacr. Kawashima (2000)

Bandingkan dengan kecepatan dan ketepatan membaca teks berikut

Kemampuan Akademis Menurut suatu penelitian di Cambridge, bila suatu kata huruf pertama dan terakhir tetap ditulis tetapi huruf tengahnya diacak, orang masih dapat membaca dengan tepat dan lancar. Kawashima (2000)

Kemampuan Akademis Kasus II

Gambar apa ini? Vas bunga? Dua wajah yang berhadapan?

Seorang gadis? Nenek tua?

Persepsi yang kabur

Apa Kesimpulannya? Seorang anak perlu dikenalkan pengetahuan walaupun hanya suatu kata istilah Setelah seseorang –pernah mendengar, –pernah mengetahui dan –pernah mengerti penggunaannya, maka orang tersebut akan dengan mudah untuk memadukan pemanfaatannya dalam kehidupan sehari-hari (adaptif)

Bacalah Teks Berikut A Ba Ta Tsa Ja Kha Kho Kho Kha Ja Tsa Ta Ba A

Orang akan mampu dan bisa, karena Berlatih Berulang Berurut Berkelanjutan Pembesaran DENDRIT dalam otak Keahlian tertentu Konsentrasi Konsisten

Latar Belakang Neural Computing Melihat kemampuan manusia dalam memproses informasi, mengenal wajah, tulisan, dsb. Melihat wajah dari sudut pandang yang belum pernah dialami sebelumnya. Bahkan anak-anak dapat melakukan hal tsb. Masih belum tahu algoritma yang digunakan. Melihat analogi biologis. Otak manusia berisi kira-kira 20 billion (2 10 ) nerve cells.

Latar belakang (2) Dipercayai bahwa kekuatan komputasi otak terletak pada –hubungan antar nerve cells, –hierarchical organization, –firing characteristics, –banyaknya jumlah hubungan

Bagaimana Otak bekerja ?

Jaringan Sel Otak

Physical Neuron (1)

Physical Neuron (2)

Physical Neuron (3) Komponen utama biological neuron –Soma/Cell Body –Axon (output) –Dendrites (input) Synapse: hubungan axonic nerve fiber dengan soma atau dendrite dari neuron lain Sebuah neuron memiliki 1000 s/d synapes

Daftar Pustaka Kawashima, R. (2000) Future Science & technology Research Center, Tohoku University Whitley, D., (1994) A Genetic Algorithm Tutorial, Statistics and Computing, Volume 4, pp Holland, J., (1975) Adaptation in Natural and Artificial Systems, University of Michigan Press.