Ilmu Komputer
Buku Ajar
Kecerdasan Buatan: Konsep, Metode, dan Aplikasi
Buku ajar Kecerdasan Buatan: Konsep, Metode, dan Aplikasi membahas konsep, prinsip, metode, serta penerapan kecerdasan buatan dalam berbagai bidang. Materi mencakup dasar-dasar kecerdasan buatan, representasi pengetahuan, pencarian, sistem pakar, pembelajaran mesin, jaringan saraf tiruan, pengolahan bahasa alami, computer vision, hingga penerapan AI pada berbagai sektor. Buku ini juga membahas proses pengembangan sistem berbasis kecerdasan buatan, evaluasi model, etika, keamanan, dan tantangan penerapan AI. Disusun secara sistematis dan aplikatif, buku ini membantu mahasiswa memahami kecerdasan buatan dari konsep dasar hingga implementasinya. Buku ini sesuai sebagai bahan pembelajaran bagi mahasiswa Informatika, Ilmu Komputer, Teknik Informatika, Sistem Informasi, Teknologi Informasi, dan bidang terkait.
Daftar Bab Tersedia
| Judul Bab | Harga | Status | Pesan |
|---|---|---|---|
|
Bab 1. Konsep Dasar Kecerdasan Buatan
Membahas pengertian, sejarah perkembangan, tujuan, karakteristik, dan ruang lingkup kecerdasan buatan. Bab ini memperkenalkan konsep intelligent agent, kemampuan sistem cerdas, serta perkembangan AI dari pendekatan simbolik hingga pendekatan berbasis pembelajaran. Mahasiswa diarahkan memahami posisi dan peran kecerdasan buatan dalam perkembangan teknologi komputer.
|
Rp 300.000 | Tersedia | Pesan Bab Ini |
|
Bab 2. Intelligent Agent dan Sistem Cerdas
Membahas konsep agen cerdas, lingkungan, sensor, aktuator, serta karakteristik agen dalam menyelesaikan permasalahan. Materi mencakup rational agent, jenis-jenis agen, serta penerapannya dalam berbagai sistem komputer. Pembahasan memberikan dasar pemahaman mengenai bagaimana sistem kecerdasan buatan mengambil keputusan berdasarkan kondisi dan informasi yang tersedia.
|
Rp 200.000 | Tersedia | Pesan Bab Ini |
|
Bab 3. Representasi Pengetahuan
Membahas konsep pengetahuan dan berbagai metode representasi pengetahuan dalam sistem kecerdasan buatan. Materi mencakup logika, aturan produksi, semantic network, frame, dan metode representasi lainnya. Bab ini membantu mahasiswa memahami bagaimana pengetahuan manusia dapat direpresentasikan agar dapat diproses dan digunakan oleh komputer.
|
Rp 200.000 | Tersedia | Pesan Bab Ini |
|
Bab 4. Metode Pencarian dalam Kecerdasan Buatan
Membahas metode pencarian yang digunakan untuk menemukan solusi terhadap suatu permasalahan. Materi mencakup blind search dan heuristic search seperti Breadth-First Search, Depth-First Search, Best-First Search, dan A*. Pembahasan diarahkan pada pemahaman prinsip algoritma serta penerapannya dalam penyelesaian masalah berbasis kecerdasan buatan.
|
Rp 200.000 | Tersedia | Pesan Bab Ini |
|
Bab 5. Sistem Pakar
Membahas konsep, struktur, komponen, dan mekanisme kerja sistem pakar. Materi mencakup knowledge base, inference engine, user interface, serta metode inferensi forward chaining dan backward chaining. Bab ini juga membahas tahapan pengembangan dan contoh penerapan sistem pakar untuk membantu pengambilan keputusan pada berbagai bidang.
|
Rp 200.000 | Tersedia | Pesan Bab Ini |
|
Bab 6. Pembelajaran Mesin (Machine Learning)
Membahas konsep dasar machine learning sebagai salah satu pendekatan utama dalam kecerdasan buatan. Materi mencakup supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning, termasuk proses pelatihan dan pengujian model. Mahasiswa diperkenalkan pada konsep data, fitur, model, prediksi, serta evaluasi kinerja sistem pembelajaran mesin.
|
Rp 200.000 | Tersedia | Pesan Bab Ini |
|
Bab 7. Algoritma dan Metode Machine Learning
Membahas berbagai algoritma machine learning yang umum digunakan untuk klasifikasi, regresi, dan pengelompokan data. Materi mencakup decision tree, k-nearest neighbor, naive Bayes, support vector machine, clustering, dan metode lainnya. Pembahasan diarahkan pada pemahaman prinsip, karakteristik, kelebihan, keterbatasan, serta penggunaannya.
|
Rp 200.000 | Tersedia | Pesan Bab Ini |
|
Bab 8. Jaringan Saraf Tiruan
Membahas konsep dasar jaringan saraf tiruan yang terinspirasi dari mekanisme kerja jaringan saraf biologis. Materi mencakup neuron buatan, arsitektur jaringan, fungsi aktivasi, proses pembelajaran, serta metode pelatihan. Bab ini memberikan dasar pemahaman mengenai penggunaan neural network dalam klasifikasi, prediksi, dan pengenalan pola.
|
Rp 200.000 | Tersedia | Pesan Bab Ini |
|
Bab 9. Deep Learning
Membahas perkembangan pembelajaran mendalam sebagai bagian dari kecerdasan buatan modern. Materi mencakup konsep multilayer neural network, convolutional neural network, recurrent neural network, serta prinsip pelatihan model deep learning. Pembahasan juga memperkenalkan penggunaan deep learning untuk pengolahan gambar, teks, suara, dan data kompleks lainnya.
|
Rp 200.000 | Tersedia | Pesan Bab Ini |
|
Bab 10. Pengolahan Bahasa Alami (Natural Language Processing)
Membahas konsep dan teknik dasar Natural Language Processing (NLP) untuk memungkinkan komputer memahami dan mengolah bahasa manusia. Materi mencakup text preprocessing, tokenisasi, analisis sentimen, klasifikasi teks, serta penerapan chatbot dan sistem berbasis bahasa. Bab ini juga memperkenalkan perkembangan NLP dalam aplikasi kecerdasan buatan.
|
Rp 200.000 | Tersedia | Pesan Bab Ini |
|
Bab 11. Computer Vision dan Pengenalan Pola
Membahas konsep computer vision dalam memahami dan menganalisis informasi visual menggunakan komputer. Materi mencakup pengolahan citra, ekstraksi fitur, klasifikasi gambar, object detection, dan pengenalan pola. Pembahasan diarahkan pada penerapan AI untuk identifikasi objek, analisis gambar, keamanan, kesehatan, industri, dan berbagai kebutuhan lainnya.
|
Rp 200.000 | Tersedia | Pesan Bab Ini |
|
Bab 12. Data untuk Sistem Kecerdasan Buatan
Membahas peran data dalam pengembangan sistem kecerdasan buatan. Materi mencakup pengumpulan, pembersihan, preprocessing, pembagian data, feature engineering, serta kualitas dan representasi data. Bab ini menekankan pentingnya data yang relevan dan berkualitas untuk menghasilkan model AI yang akurat, konsisten, dan dapat digunakan.
|
Rp 200.000 | Tersedia | Pesan Bab Ini |
|
Bab 13. Pengembangan dan Evaluasi Sistem Kecerdasan Buatan
Membahas tahapan pengembangan sistem AI mulai dari identifikasi masalah, persiapan data, pemilihan metode, pelatihan model, pengujian, hingga implementasi. Materi juga mencakup berbagai metrik evaluasi seperti accuracy, precision, recall, F1-score, dan confusion matrix untuk menilai performa model secara objektif.
|
Rp 200.000 | Tersedia | Pesan Bab Ini |
|
Bab 14. Etika, Keamanan, dan Tantangan Kecerdasan Buatan
Membahas berbagai aspek etika dan keamanan dalam penerapan kecerdasan buatan. Materi mencakup bias algoritma, privasi data, keamanan model, transparansi, fairness, akuntabilitas, serta dampak AI terhadap manusia dan masyarakat. Bab ini memberikan pemahaman mengenai pentingnya pengembangan dan penggunaan AI yang bertanggung jawab.
|
Rp 200.000 | Tersedia | Pesan Bab Ini |
|
Bab 15. Aplikasi dan Masa Depan Kecerdasan Buatan
Membahas penerapan kecerdasan buatan pada kesehatan, pendidikan, bisnis, industri, keuangan, pemerintahan, transportasi, dan berbagai sektor lainnya. Bab ini juga membahas perkembangan generative AI, intelligent automation, serta peluang dan tantangan AI di masa depan sebagai bagian dari transformasi digital.
|
Rp 200.000 | Tersedia | Pesan Bab Ini |