Penjelasan Singkat Tentang AI

{tocify} $title={Daftar Isi}
Kecerdasan Buatan (AI) adalah bidang ilmu komputer yang luas yang didedikasikan untuk membangun mesin cerdas yang mampu melakukan tugas-tugas yang biasanya terkait dengan kecerdasan manusia. Meskipun AI mencakup berbagai pendekatan, kemajuan terkini dalam pembelajaran mesin dan khususnya pembelajaran mendalam telah membawa transformasi signifikan di hampir setiap sektor industri teknologi.

AI memungkinkan mesin untuk meniru, dan seringkali melampaui, kemampuan kognitif manusia. Kemajuan teknologi ini terlihat jelas dalam inovasi seperti kendaraan otonom, serta meluasnya adopsi alat AI generatif seperti ChatGPT dan Google Bard. AI semakin menjadi bagian integral dari kehidupan sehari-hari, dan perusahaan-perusahaan dari berbagai industri banyak berinvestasi dalam pengembangannya.


Pembelajaran Mesin ( Machine Learning )Vs Pembelajaran Mendalam ( Deep learning )

Meskipun istilah “literasi mesin” dan “literasi mendalam” selalu muncul dalam perdebatan mengenai AI, istilah tersebut tidak boleh digunakan secara bergantian. Literasi mendalam adalah salah satu bentuk literasi mesin, dan literasi mesin adalah subbidang dari kecerdasan buatan.

Pembelajaran mesin / Machine Learning

Algoritme pembelajaran mesin memasukkan data ke dalam komputer dan menggunakan cara statistik untuk membantunya “mempelajari” cara menjadi jauh lebih baik dalam suatu tugas, tanpa harus diprogram secara khusus untuk tugas tersebut. Sebaliknya, algoritme ML menggunakan data literal sebagai masukan untuk memperkirakan nilai peristiwa baru. Untuk itu, ML terdiri dari literasi yang diawasi (di mana proses input yang diantisipasi diketahui berkat kumpulan data berlabel) dan literasi tanpa pengawasan (di mana persalinan yang diantisipasi tidak diketahui karena penggunaan kumpulan data yang tidak berlabel).

Pembelajaran Mendalam / Deep Learning

Literasi mendalam adalah jenis literasi mesin yang menjalankan masukan melalui jaringan saraf yang terinspirasi secara biologis. Jaringan saraf berisi sejumlah lapisan yang tidak digunakan lagi yang melaluinya data digunakan kembali, memungkinkan mesin untuk “mendalami” literasinya, membuat koneksi dan memberi bobot pada masukan untuk hasil yang bergaya.

Jaringan Syaraf Tiruan (JST) adalah model komputasi yang terinspirasi oleh struktur saraf otak manusia. Mereka berhubungan dengan lapisan benjolan yang terhubung (neuron), yang masing-masing memproses informasi dan membuat ramalan. ANN digunakan dalam operasi AI yang penuh warna, termasuk pengenalan gambar, pemrosesan bahasa, dan banyak lagi, melalui proses seperti pelatihan dan adaptasi beban. Mereka adalah teknologi inti dalam literasi mendalam, yang mendukung berbagai tugas literasi mesin tingkat lanjut.

Kecerdasan Buatan (AI) adalah domain ilmiah yang berfokus pada penciptaan komputer dan mesin yang mampu meniru proses penalaran, pembelajaran, dan pengambilan keputusan mirip manusia. Hal ini juga mencakup skenario yang melibatkan volume data di luar kemampuan analitis manusia.

AI adalah bidang multidisiplin yang diambil dari berbagai domain, termasuk ilmu komputer, analisis data, statistik, rekayasa perangkat keras dan perangkat lunak, linguistik, ilmu saraf, filsafat, dan psikologi.

Dari perspektif bisnis, AI terdiri dari kumpulan teknologi, yang terutama berakar pada pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam. Teknologi ini digunakan untuk beragam tujuan seperti analisis data, pemodelan prediktif, pengenalan objek, pemahaman bahasa alami, rekomendasi yang dipersonalisasi, pengambilan informasi cerdas, dan banyak lagi.

Kecerdasan Buatan (AI) adalah bidang ilmu komputer yang luas yang didedikasikan untuk membangun mesin cerdas yang mampu melakukan tugas-tugas yang biasanya terkait dengan kecerdasan manusia. Meskipun AI mencakup berbagai pendekatan, kemajuan terkini dalam pembelajaran mesin dan khususnya pembelajaran mendalam telah membawa transformasi signifikan di hampir setiap sektor industri teknologi.


Baca Juga

Posting Komentar

Berkomentarlah sesuai Artikel secara bijaksana dan bertanggung jawab. Komentar sepenuhnya menjadi tanggung jawab komentator seperti yang diatur dalam UU ITE

Lebih baru Lebih lama