Dasar-Dasar Kecerdasan Buatan (AI)
Kelas ini untuk orang yang sering mendengar istilah kecerdasan buatan di pekerjaan atau berita tetapi belum pernah membedah cara kerjanya dari dalam — staf non-teknis, pengajar, analis, dan calon praktisi yang ingin pijakan yang benar sebelum masuk ke bidang yang lebih khusus. Materi dimulai dari pengertian dasar agen cerdas, naik ke pencarian, penalaran, pembelajaran dari data, evaluasi, sampai m
8 modul
56 unit ajar
15.7 jam
Bahasa Indonesia
± 0.35 sks
KKNI jenjang 6
Terjangkar ESCO
Setelah menyelesaikan kelas ini kamu bisa
- Membedakan kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, dan otomasi berbasis aturan berdasarkan cara sistem memperoleh perilakunya, bukan berdasarkan istilah pemasaran
- Menerapkan kerangka agen–lingkungan–ukuran keberhasilan untuk membingkai suatu masalah nyata menjadi persoalan yang dapat dikerjakan mesin
- Menganalisis pilihan pendekatan (pencarian, aturan, probabilitas, pembelajaran dari data) dengan menimbang ketersediaan data, kebutuhan penjelasan, dan biaya kesalahan
- Mengevaluasi mutu sebuah model dengan metrik yang sesuai konteks keputusan serta mengenali sumber kesimpulan palsu seperti kebocoran data dan kelas tak seimbang
- Mengevaluasi risiko etis dan hukum sebuah sistem AI di Indonesia, khususnya menyangkut data pribadi, bias, dan tanggung jawab atas keputusan otomatis
- Merumuskan rancangan awal solusi AI untuk satu masalah organisasi, lengkap dengan sumber data, tolok ukur keberhasilan, rencana pengujian, dan batas penggunaan
Isi kelas
-
1
Modul 1 — Apa Sebenarnya yang Disebut Kecerdasan Buatan
7 unit
· 115 menit
· fondasi
· gratis dicicipi
2
Modul 2 — Merumuskan Masalah agar Bisa Dikerjakan Mesin
7 unit
· 115 menit
· fondasi
3
Pencarian: Cara Mesin Menemukan Jalan Keluar
7 unit
· 115 menit
· fondasi
4
Modul 4 — Pengetahuan, Aturan, dan Penalaran di Bawah Ketidakpastian
7 unit
· 115 menit
· menengah
5
Modul 5 — Belajar dari Data: Prinsip Pembelajaran Mesin
7 unit
· 120 menit
· menengah
6
Menilai Model: Metrik, Tolok Banding, dan Kesimpulan Palsu
7 unit
· 115 menit
· lanjut
7
Jaringan Saraf dan Model Generatif: Prinsip di Balik AI Masa Kini
7 unit
· 130 menit
· lanjut
8
Modul 8 — Merancang dan Mempertanggungjawabkan Solusi AI
7 unit
· 115 menit
· power
Belajar suara & tanya jawab langsung
Ngobrol langsung dengan Kalila Rahmadani, dosen AI rumpun ini — materi dijelaskan dengan suara dan pertanyaanmu dijawab langsung.
Buka seluruh modul
Modul 1 bisa dicicipi tanpa berlangganan. Sisanya termasuk dalam langganan Risos.
Masuk