Download to read offline
Artificial-Intelligence-AI-dan-Machine-Learning-ML.pptx
- 1. Artificial Intelligence (AI) danMachine Learning (ML) Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML) adalah dua konsep teknologi yang saling terkait dan memiliki dampak signifikan pada berbagai aspek kehidupan kita. AI berkaitan dengan pengembangan sistem yang dapat meniru kecerdasan manusia, sementara ML adalah salah satu cabang dari AI yang fokus pada pengembangan algoritma yang dapat belajar dan membuat prediksi dari data. by Nadia Pratiwi
- 2. Apa itu ArtificialIntelligence (AI)? 1 Definisi AI AI adalah kemampuan sistem untuk meniru dan melebihi kecerdasan manusia dengan menganalisis data, belajar dari pengalaman, dan membuat keputusan yang cerdas. 2 Tujuan AI Tujuan utama AI adalah untuk mengembangkan sistem yang dapat menyelesaikan masalah, mengambil keputusan, dan berinteraksi dengan manusia dengan cara yang mirip atau melebihi kemampuan manusia. 3 Aplikasi AI AI dapat diterapkan di berbagai bidang, seperti robotika, pengenalan pola, pemrosesan bahasa alami, dan pengambilan keputusan.
- 3. Komponen-komponen Artificial Intelligence(AI) Persepsi Kemampuan untuk menerima dan memahami informasi dari lingkungan, seperti penglihatan, pendengaran, dan sentuhan. Penalaran Kemampuan untuk menganalisis informasi, membuat kesimpulan, dan mengambil keputusan. Pembelajaran Kemampuan untuk belajar dari pengalaman dan meningkatkan kinerja dalam tugas-tugas tertentu.
- 4. Apa itu MachineLearning (ML)? Definisi ML ML adalah cabang dari AI yang fokus pada pengembangan algoritma yang dapat belajar dan membuat prediksi dari data tanpa secara eksplisit diprogram. Tujuan ML Tujuan utama ML adalah untuk mengembangkan sistem yang dapat belajar dari data dan membuat prediksi atau keputusan yang akurat tanpa memerlukan instruksi manual yang rinci. Metode ML Berbagai metode ML, seperti regresi, klasifikasi, clustering, dan deep learning, digunakan untuk memecahkan masalah yang beragam. Aplikasi ML ML dapat diterapkan di berbagai bidang, seperti pengenalan wajah, klasifikasi dokumen, prediksi harga saham, dan perekomendasian produk.
- 5. Algoritma-algoritma Machine Learning(ML) Regresi Algoritma untuk memprediksi nilai numerik berdasarkan data pelatihan. Klasifikasi Algoritma untuk mengklasifikasikan data ke dalam kategori yang berbeda. Clustering Algoritma untuk mengelompokkan data yang serupa ke dalam kelompok-kelompok. Decision Tree Algoritma yang menggunakan struktur pohon keputusan untuk membuat prediksi.
- 6. Aplikasi Artificial Intelligence(AI) dan Machine Learning (ML) 1 Pengenalan Pola Deteksi wajah, pengenalan suara, dan analisis citra medis. 2 Otomatisasi Proses Robotika, kendaraan otonom, dan sistem manufaktur cerdas. 3 Prediksi dan Pengambilan Keputusan Prakiraan cuaca, analisis pasar keuangan, dan sistem rekomendasi.
- 7. Tantangan dan PeluangArtificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML) Tantangan Kebutuhan data yang besar, keamanan dan privasi, serta kurangnya transparansi dan akuntabilitas. Peluang Peningkatan efisiensi, inovasi produk dan layanan, serta solusi bagi masalah kompleks. Etika dan Regulasi Perlunya pengembangan kerangka kerja etis dan regulasi yang sesuai untuk AI dan ML.
- 8. Kesimpulan dan Penutup EvolusiTeknologi AI dan ML terus berkembang dan memainkan peran kunci dalam transformasi digital. Dampak Signifikan Penerapan AI dan ML memiliki dampak yang luas pada berbagai aspek kehidupan kita. Perlunya Pemahaman Memahami prinsip-prinsip AI dan ML penting untuk memanfaatkan teknologi ini secara efektif. Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML) merupakan teknologi yang sangat penting di era digital saat ini. Dengan memahami konsep-konsep dasar dan aplikasi AI dan ML, kita dapat memanfaatkannya untuk menghadapi tantangan dan meraih peluang di masa depan.