Kuliah Transformasi Digital: Dasar-Dasar Kecerdasan Buatan

Pengenalan Dosen

• Nama: Sunwi Birama
• Departemen: Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Gajah Mada
• Pendidikan:
  • Lulus 2007 dari Teknik Elektro, UGM
  • Melanjutkan ke King Mongkut Institute of Technology, Bangkok (2010)
  • Menyelesaikan studi doktor di Universitas Tokai, Tokyo (2014)
• Website: sunu.staff.ugm.ac.id

Tujuan Kuliah

• Memperkenalkan dasar-dasar kecerdasan buatan
• Mengenal machine learning dan deep learning
• Mengetahui berbagai aplikasi kecerdasan buatan
• Mempelajari sejarah dan perkembangan teknologi kecerdasan buatan
• Memahami perbedaan antara machine learning dan deep learning

Struktur Kuliah

1. Revolusi Industri Keempat dan Hubungannya dengan Kecerdasan Buatan
2. Sejarah Turing Machine dan Status Teknologi Kecerdasan Buatan Saat Ini
3. Penjelasan tentang Machine Learning
4. Penjelasan tentang Deep Learning

Revolusi Industri

Fase-Fase Revolusi Industri:

• Revolusi Industri Pertama (1700-1800): Penemuan mesin uap, penggantian tenaga manusia/hewani.
• Revolusi Industri Kedua (1900-an): Penemuan listrik dan assembly line, memungkinkan produksi massal.
• Revolusi Industri Ketiga (1970-1980): Penemuan komputer, personal computer, dan internet yang menghubungkan berbagai lokasi.
• Revolusi Industri Keempat: Menggabungkan kecerdasan buatan, nanoteknologi, 3D printing, mobile computing, dan sensor.

Teknologi Utama dalam Revolusi Industri Keempat (Menurut Gartner, 2018):

• Kecerdasan Buatan
• Aplikasi pintar dan analitik
• Hal-hal pintar
• Digital twins
• Cloud computing
• Platform percakapan
• Pengalaman imersif (virtual reality)
• Blockchain dan lainnya

Definisi Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence)

• Kecerdasan: Kemampuan untuk mendapatkan, mencari, dan menerapkan pengetahuan.
• Artificial Intelligence (AI): Teknologi yang diciptakan untuk mensimulasikan kecerdasan manusia melalui mesin (komputer).

Fungsi AI:

• Pembelajaran dan penemuan pola dari data.
• Membantu pengambilan keputusan.
• Melakukan self-correction jika terdapat data yang tidak benar.

Contoh Aplikasi AI dalam Kehidupan Sehari-hari:

• Google Maps: Mencari jarak terdekat dan memprediksi waktu tempuh.
• Siri dan Smart Assistant: Pengenalan suara untuk perintah.
• Facebook: Mendeteksi wajah dalam foto.

Penutup

• Diskusi tentang teknologi AI yang mungkin belum disebutkan.
• Persiapan untuk sesi berikutnya.