170 likes | 208 Views
Learn about AI definitions, history, knowledge representation, search methods, expert systems, fuzzy systems, neural networks, genetic algorithms, and case studies. Explore AI applications in commercial settings and problem-solving under uncertainty.
E N D
Silabus SistemCerdas Sumarsono, S.Si, M.MT -- Poltek NSC Surabaya
Definisi kecerdasan buatan dan ruang lingkup serta aplikasinya • Definisi AI • Sejarah AI • Sub disiplin ilmu AI • Ruang lingkup AI pada aplikasi komersial Sumarsono, S.Si, M.MT -- Poltek NSC Surabaya
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 Sumarsono, S.Si, M.MT -- Poltek NSC Surabaya
3. Representasi pengetahuan • Pengertian basis pengetahuan • Merepresentasikan pengetahuan kedalam basis pengetahuan • Penggunaan pengetahuan • Klasifikasi representasi pengetahuan Sumarsono, S.Si, M.MT -- Poltek NSC Surabaya
4. Metode pencarian • Macam-macam algoritma pencarian • Mendefinisikan permasalahan dalam ruang keadaan • Pencarian buta • Pencarian heuristik Sumarsono, S.Si, M.MT -- Poltek NSC Surabaya
5. Kecerdasan buatan untuk menyelesaikan masalah ketidakpastian. • Ruang lingkup ketidakpastian • Konsep probabilitas dan teorema bayes untuk menyelesaikan masalah ketidakpastian berbasis kecerdasan buatan Sumarsono, S.Si, M.MT -- Poltek NSC Surabaya
6. Pengantar sistem pakar • Definisi sistem pakar • Bagian-bagian sistem pakar • Pemain utama dalam proyek sistem pakar • Keuntungan systempakar • Kelemahan systempakar • Konsep dasar systempakar • Bentuk sistem pakar Sumarsono, S.Si, M.MT -- Poltek NSC Surabaya
7. Pengantar sistem pakar • Struktur system pakar • Basis pengetahuan (knowledge based Motor inferensi (inference engine) • Ciri – ciri system pakar • Permasalahan yang disentuholeh system pakar • Mengembangkansistempakar • Kasus: diagnose penyakit
8. Pengantar sistem fuzzy • Definisi sistem fuzzy • Ruang lingkup sistem fuzzy • Penerapan sistem fuzzy • Alasan digunakannyalogika fuzzy • AplikasiHimpunan fuzzy • Fungsi keanggotaan Sumarsono, S.Si, M.MT -- Poltek NSC Surabaya
9. Mampumemahamilogika fuzzy • Operasidasarzadehuntukoperasihimpunan fuzzy • Penalaranmonoton • Fungsiimplikasi • Sisteminferensi fuzzy • Basis data fuzzy
10. Pengantar jaringan syaraf tiruan • Latar belakang jaringan syaraf tiruan • Struktur jaringan pada otak • Sejarah model jaringan syaraf • Konsep pemodelan jaringan syaraf • Konsep otakmanusia • Komponen jaringansyaraf • Arsitekturjaringan • Fungsiaktivasi • Proses pembelajaran • Pembelajaranterawasi (supervised learning) • Aplikasi JST Sumarsono, S.Si, M.MT -- Poltek NSC Surabaya
11. Pengantar algoritma genetika • Definisi algoritma genetika • Siklus algoritma genetika • Hal-hal penting dalam algoritma genetika • Struktur umumalgoritma genetika • Komponen –komponen utamaalgoritma genetika • Seleksi • Rekombinasi • Mutasi • Algoritma genetikasederhana Sumarsono, S.Si, M.MT -- Poltek NSC Surabaya
12. Mampumemahamiaplikasi dan studikasuskecerdasan Buatan • Studikasuspenggunaankecerdasanbuatan • Penggunaanteknikteknikkecerdasanbuatan
DaftarReferensi • A. Artificial Intelligence, TeknikdanAplikasinya, cetakanpertama, Sri Kusumadewi, GrahaIlmu, GrahaIlmu, 2003 • B. Artificial Intelligence, searching, reasoning, planning and learning, cetakanpertama, juni 2007, penerbitinformatika
Thank You Sumarsono, S.Si, M.MT -- Poltek NSC Surabaya