Sidia is a education Platform website.
Course Description
Examining the concepts of soft computing, Perceptron, Neural Network, Fuzzy, Supervised Learning, and unsupervised Learning, as well as their applications in everyday life.
Program Objectives (PO)
- Mampu menjelaskan konsep, definisi, sejarah, dan pemanfaatan dari kecerdasan buatan
- Mampu menjelaskan konsep, definisi, prinsip kerja, lingkungan kerja agen cerdas
- Mampu menjelaskan konsep, memberikan contoh, dan membangun solusi algoritma untuk permasalahan kecerdasan buatan menggunakan teknik AI
- Mampu menjelaskan konsep, memberikan contoh, dan membangun solusi algoritma untuk perkembangan teknologi terbaru dan terkini di bidang rekayasa perangkat serta prinsip dan isu terkini terkait faktor ekonomi, kesehatan dan keselamatan kerja (K3), sosial, ekologi secara umum.
Aktifitas Pembelajaran
-
Pertemuan 1 Pendahuluan Artificial Intelegence -
Pertemuan 2 Membuat software DSS sederhana menggunakan Statistik -
Pertemuan 3 Membuat software sederhana menggunakan Perceptron -
Pertemuan 4 Membuat software sederhana menggunakan Perceptron -
Pertemuan 5 Membuat software sederhana menggunakan Neural Network (NN) -
Pertemuan 6 Membuat software sederhana menggunakan Neural Network (NN) -
Pertemuan 7 Membuat software sederhana menggunakan Neural Network (NN) -
Pertemuan 8 UTS -
Pertemuan 9 Membuat software sederhana menggunakan Fuzzy -
Pertemuan 10 Membuat software sederhana menggunakan Fuzzy -
Pertemuan 11 Membuat software sederhana menggunakan Fuzzy -
Pertemuan 12 Membuat software sederhana menggunakan Fuzzy -
Pertemuan 13 Membuat software sederhana menggunakan SOM -
Pertemuan 14 Membuat software sederhana menggunakan LVQ -
Pertemuan 15 Membuat software sederhana menggunakan LVQ -
Pertemuan 16 UAS
References
- Jang JSR., Neuro Fuzzy & Soft Computing, Prentice Hall, 1997
- Purnomo,MH, Supervised Learning Neural Networks, Graha Ilmu. 2006
- Pratama, M. D., El Hakim, F. A., Syahputra, D. N. A., Dermawan, D. A., Asmunin, A., Nudin, S. R., & Nurhidayat, A. I. (2026). Hybrid Transformer-XGBOOST Model Optimized with Ant Colony Algorithm for Early Heart Disease Detection: A Risk Factor-Driven and Interpretable Method. Journal of Applied Data Sciences, 7(1), 148-164.
- Pratama, M. D., Abdillah, R., Herumurti, D., & Hidayati, S. C. (2024). Algorithmic advancements in heuristic search for enhanced Sudoku puzzle solving across difficulty levels. Building of Informatics, Technology and Science (BITS), 5(4), 659-671.
- Pratama, M. D., Sarno, R., & Abdullah, R. (2022). Sentiment Analysis User Regarding Hotel Reviews by Aspect Based Using Latent Dirichlet Allocation, Semantic Similarity, and Support Vector Machine Method. International Journal of Intelligent Engineering & Systems, 15(3), 514.
- Cormen T., Leiserson C., Rivest R., Stein C., Introduction to Algorithms, 2nd Edition, McG international Edition, 20045. Haykin, Neural Networks, 1999
- Russel Norvig, Artificial Intelligence A Modern Approach, Prentice Hall, 2003
Lecturer
Difficult Things About Education.
$75$10
More Similar Courses
Related Courses
Research methods
This course studies the process or method of conducting research in the field of fashion design. The material consists of an understanding of basic research
Pendidikan Agama Islam
Providing provisions for the formation of students‘ complete personality (kaffah) by making Islamic teachings the basis for thinking, acting and behaving in their scientific and
Entrepreneurship
This course covers the discussion of basic concepts of entrepreneurship, self-motivation in realizing dreams, business opportunities and business ideas, business ethics, business plans, marketing plans
Copyright © 2026 Sinau Digital UNESA All Rights Reserved