Sidia is a education Platform website.
Deskripsi Mata Kuliah
Mata kuliah ini memperkenalkan konsep dasar kecerdasan buatan (artificial intelligence) serta berbagai pendekatan dan teknik untuk memecahkan permasalahan di bidang kecerdasan buatan. Peserta kuliah akan dibekali dengan pemahaman teoritis dan ketrampilan praktis yang terkait dengan dasar-dasar pengembangan agen yang cerdas dan otonom. Topik-topik yang dibahas meliputi konsep artificial intelligence dan rational agents; teknik-teknik pemodelan dan pencarian solusi dari berbagai variasi permasalahan dalam sistem cerdas, antara lain: uninformed search, informed/heuristic search, local search, adversarial search, constraint satisfaction problems, pendekatan logika untuk representasi pengetahuan serta penalaran, pendekatan probabilistik dalam pengambilan keputusan, pemelajaran mesin, sistem multi-agen; serta isu-isu filosofis dan etis dari kecerdasan buatan.
CPMK
- Mahasiswa mampu menjelaskan konsep dasar tentang agen yang cerdas dan otonom
- Mahasiswa mampu menerapkan kerangka pikir state-space-search, baik uninformed maupun informed search, untuk memodelkan sebuah masalah, dan merancang serta mengimplementasikannya untuk menyelesaikan masalah tersebut
- Mahasiswa mampu menerapkan local-search untuk mengatasi masalah kompleksitas pada state-space-search
- Mahasiswa mampu menerapkan adversarial-search untuk menentukan strategi optimasi
- Mahasiswa mampu menerapkan teknik-teknik penyelesaian constraint satisfaction problems
- Mahasiswa mampu menggunakan logika sebagai bahasa representasi pengetahuan untuk memodelkan aspek-aspek tentang dunia nyata, serta melakukan penalaran terhadap representasi tersebut
- Mahasiswa mampu menerapkan prinsip-prinsip pengambilan keputusan berdasarkan pemodelan dan penalaran probabilistik serta pemelajaran dari data
- Mahasiswa mampu menjelaskan pendekatan dalam perancangan sistem multi-agen
- Mahasiswa mampu merancang penyelesaian masalah menggunakan teknik kecerdasan artifisial
Aktifitas Pembelajaran
-
Pertemuan 1 Konsep dasar tentang agen yang cerdas dan otonom -
Pertemuan 2 Kerangka pikir state-space-search, baik uninformed maupun informed search, untuk memodelkan sebuah masalah, dan merancang serta mengimplementasikan-nya untuk menyelesaikan masalah tersebut -
Pertemuan 3 Kerangka pikir state-space-search, baik uninformed maupun informed search, untuk memodelkan sebuah masalah, dan merancang serta mengimplementasikan-nya untuk menyelesaikan masalah tersebut -
Pertemuan 4 Local-search untuk mengatasi masalah kompleksitas pada state-space-search -
Pertemuan 5 Adversarial search untuk menentukan strategi optimasi -
Pertemuan 6 Teknik-teknik penyelesaian constraint satisfaction problems -
Pertemuan 7 Logika sebagai bahasa representasi pengetahuan untuk memodelkan aspek-aspek tentang dunia nyata, serta melakukan penalaran terhadap representasi tersebut -
Pertemuan 8 -
Pertemuan 9 Logika sebagai bahasa representasi pengetahuan untuk memodelkan aspek-aspek tentang dunia nyata, serta melakukan penalaran terhadap representasi tersebut -
Pertemuan 10 Prinsip-prinsip pengambilan keputusan berdasarkan pemodelan dan penalaran probabilistik serta pemelajaran dari data -
Pertemuan 11 Prinsip-prinsip pengambilan keputusan berdasarkan pemodelan dan penalaran probabilistik serta pemelajaran dari data -
Pertemuan 12 Pendekatan dalam perancangan sistem multi-agen -
Pertemuan 13 Pendekatan dalam perancangan sistem multi-agen -
Pertemuan 14 Merancang penyelesaian masalah menggunakan teknik kecerdasan artifisial -
Pertemuan 15 Merancang penyelesaian masalah menggunakan teknik kecerdasan artifisial -
Pertemuan 16
Dosen
Difficult Things About Education.
$75$10
More Similar Courses
Related Courses
Mikrobiologi
Kajian tentang struktur, fungsi, pola penyebaran dan peranjasad renik serta contoh-contoh yang berkaitan dengan bidang lingkungan, kesehatan, bahan makanan,industri, pertanian, dan kimia serta keterampilan isolasi
Taksonomi Numerik*
Mempelajari perkembangan ilmu taksonomi, bukti taksonomi dan pemilihan karakter dalam penyelesaian masalah keanekaragaman tumbuhan menggunakan metode numerik yang meliputi pengukuran derajat similaritas, Principal Component Analysis
LITERASI DIGITAL
Mata kuliah Literasi Digital merupakan mata kuliah wajib umum (MKWU) bagi seluruh mahasiswa Universitas Negeri Surabaya yang disajikan pada tahun pertama perkuliahan. Matakuliah ini membekali
Copyright © 2024 Sinau Digital UNESA All Rights Reserved