Komputasi Cerdas

Tahun Akademik:
Gasal 2023/2024
Kelas-Offr:
A-07MD
Deskripsi:
Mata kuliah ini menyajikan tentang konsep kecerdasan buatan untuk representasi masalah dan pencarian solusi, konsep bahasa dan proses belajar, serta aplikasi kecerdasan buatan dalam sistem pakar, jaringan syaraf, dan bidang lainnya.
Capaian Pembelajaran
  • Merumuskan representasi suatu masalah, contoh masalah dengan representasi node dan link, serta representasi masalah dengan metode ruang keadaan (state space)
  • Memecahkan masalah dengan metode reduksi beserta contoh-contohnya
  • Membandingkan metode kompetensi dan pencocokan, serta contoh tes analogi
  • Mambandingkan penelusuran non-optimal: depth-first, breadth-first, hill climbing, beam search, beam-first, serta contoh aplikasinya
  • Mambandingkan penelusuran optimal: british museum, branch and bound, modifikasi branch and bound dengan estimasi rendah dan pemrograman dinamik, prosedur A* berserta contoh-contohnya
  • Menerapkan prosedur optimasi untuk permainan: minimax, alpha-beta, serta contoh-contohnya
  • Memecahkan masalah kalkulus logika: kalkulus proposional dan predikat serta teorema Wang
  • Menyeleksi aturan produksi, forward chaining, backward chaining, dan sistem pakar
  • Mengenal Prolog/Lisp, contoh-contoh program dengan back-tracking, serta penggunaan fakta dan aturan
  • Menganalisis contoh-contoh masalah menggunakan sistem pakar berbasis Prolog/Lisp
  • Membandingkan mekanisme jawaban ‘mengapa’ dan ‘bagaimana’
  • Menganalisis frame dan jaringan semantik
  • Menganalisis propagasi konstrain dan contoh untuk pengenalan joint objek yang dibentuk permukaan datar
  • Membandingkan pemahaman bahasa: metode sintaksis dengan CFG, jaringan transisi, metode peran tematik, metode semantik, serta contoh-contohnya
  • Menganalisis proses pembelajaran: analisis perbedaan, penjelasan pengalaman, metode multiple, dan pohon identifikasi
  • Menguasai konsep Maching Learning, Fuzzy, Decision Tree, Cluster Data, dan Genetik algoritma Menganalisis proses pembelajaran dengan jaringan syaraf: beberapa metode jaringan syaraf serta contoh-contoh aplikasinya
Daftar Pustaka:
  • Bratko, Ivan. 2001. Prolog Programming for Artificial Intelligence. Singapore: Pearson Education Asia.
  • Minker, Jack. 2000. Logic-Based Artificial Intelligence. New York: Springer.
  • Munakata, Toshinori. 2001. Fundamentals of the New Artificial Intelligence : Beyond Traditional Paradigms. New York: Spring-er.
  • Negnevitsky, Michael. 2004. Artificial Intelligence. Singapore: Pearson Education Asia.
  • Russell, Stuart dan Norvig, Peter. 2003. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Singapore: Pearson Education Asia