L ctur er: M. Mift Mi ak ft ul Am A i m n i,,s. Kom om,. M. M. ng.

Transkripsi

1 POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA Jurusan Teknik Komputer Program Studi D3 Teknik Komputer Lecturer: M. Miftakul Amin, S. Kom., M. Eng. Intelegensi Buatan Sesi 1 Pengantar Intelegensi Buatan 2015 Intelegensi Buatan 1

2 Silabus Intelegensi Buatan Dasar-dasar Intelegensi Buatan Problem, Space, Search Representasi Pengetahuan Ketidak Pastian Sistem Pakar Programming Logic (Prolog) Logika Fuzzy Sistem Penalaran Fuzzy Basis Data Fuzzy Jaringan Syaraf Tiruan Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan 2015 Intelegensi Buatan 2

3 Referensi Russel, Stuart, Norvig, Peter Artificial Intelligence A Modern Approach. Penerbit Prentice Hall Sri Kusuma Dewi Artificial Intelligence. Penerbit Graha Ilmu Yogyakarta Suyoto Intelegensi Buatan. Penerbit Gava Media Yogyakarta 2015 Intelegensi Buatan 3

4 Sasaran Mahasiswa Mengenal Pengertian dan Ruang Lingkup Kecerdasan Buatan 2015 Intelegensi Buatan 4

5 Pengertian Intelegensi Buatan Kecerdasan Buatan atau Artificial Intelligence merupakan salah satu bagian ilmu komputer yang membuat agar mesin (komputer) dapat melakukan pekerjaan seperti dan sebaik yang dilakukan oleh manusia Intelegensi Buatan 5

6 Pengertian Intelegensi Buatan Sistem Cerdas (Intelligent System) adalah sistem yang dibangun dengan menggunakan teknik-teknik artificial intelligence 2015 Intelegensi Buatan 6

7 Cabang-cabang AI Logika (Matematika) yang merepresentasikan sekumpulan fakta dan tujuanruang Keadaan dalam hal ini berupa Graph dn Tree 2015 Intelegensi Buatan 7

8 Cabang-cabang AI Search, yang melakukan pencarian keadaan baru dari keadaan sekarang yang akan menentukan pergerakan dengan teknik Blind Search ataupun Heuristic Search 2015 Intelegensi Buatan 8

9 Cabang-cabang AI Representation, berupa representasi fakta-fakta (pengetahuan) dalam ruang keadaan menggunakan logika, tree, jaringan semantic, frame, naskah, ataupun kaidah produksi 2015 Intelegensi Buatan 9

10 Cabang-cabang AI Pattern Recognition, berupa pengenalan dan pencocokkan suatu pola terhadap sekumpulan pola dengan menggunakan teknik pengolahan bahasa alami, atau jaringan syaraf tiruan 2015 Intelegensi Buatan 10

11 Cabang-cabang AI Inference, kemampuan untuk menarik kesimpulan berdasarkan pengetahuan dengan menggunakan teknik forward chaining, backward chaining ataupun fuzzy inference system (FIS) 2015 Intelegensi Buatan 11

12 Cabang-cabang AI Learning From Experience, melakukan proses pembelajaran (pelatihan) dari pengetahuan atau pengalaman yang ada pada basis pengetahuan, hal ini dapat dilakukan dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan 2015 Intelegensi Buatan 12

13 Cabang-cabang AI Pengolahan bahasa alami (natural language processing) Robotika Game Playing Persepsi (vision and Speech) 2015 Intelegensi Buatan 13

14 Bagaimana AI Bekerja Bagian terpenting dari AI adalah : Knowledge Base (basis pengetahuan) berisi fakta, teori, pemikiran dan hubungan antara satu dengan lainnya. Inference Engine, yaitu kemampuan menarik kesimpulan berdasarkan pengalaman Intelegensi Buatan 14

15 Bagaimana AI Bekerja 2015 Intelegensi Buatan 15

16 Analogi AI dan Kecerdasan Manusia Basis Pengetahuan Kumpulan pengetahuan dan pengalaman yang dimiliki oleh manusia Contoh: o o Jika saya makan cabe>5, maka tidak lama kemudian perut saya akan terasa sakit. Jika kuliah mulai jam 7, dan saya berangkat dari rumah jam 6.45, maka saya akan terlambat Intelegensi Buatan 16

17 Analogi AI dan Kecerdasan Manusia Inferensi Kemampuan manusia untuk bernalar berdasarkan pengetahuan/pengalaman yang dimiliki,apabila muncul suatu fakta. Contoh: o o o Pengetahuan Fakta Jika saya makan cabe>5, maka tidak lama kemudian perut saya akan terasa sakit. Saya baru saja makan cabe 15 buah Kesimpulan Tidak lama lagi perut saya akan sakit 2015 Intelegensi Buatan 17

18 Bentuk Penalaran Deduktif, Penalaran dimulai dari premis yang bersifat umum, untuk mendapatkan konklusi yang khusus. Contoh: Premis 1: jika hari hujan, maka saya tidak datang. Premis 2: hari ini turun hujan Konklusi: hari ini saya tidak datang 2015 Intelegensi Buatan 18

19 Bentuk Penalaran Induktif, penalaran dimulai dari premis-premis yang bersifat khusus, untuk mendapatkan konklusi yang bersifat umum. Contoh: Premis 1: ikan mujaer bernafas dengan insang Premis 2: ikan mas koki bernafas dengan insang Premis 3: ikan bawal bernafas dengan insang Premis 4: ikan paus bernafas dengan paru-paru Konklusi: ikan adalah hewan yang bernafas dengan insang Konklusi kurang tepat 2015 Intelegensi Buatan 19

20 Soft Computing Soft computing adalah koleksi dari beberapa metode yang bertujuan untuk mengeksploitasi toleransi terhadap ketidak tepatan, ketidak pastian, dan kebenaran parsial untuk dapat diselesaikan dengan mudah, robusttness, dan biaya penyelesaian murah. Definisi ini pertama kali diungkapkan oleh Prof. Lotfi A. Zadeh pada tahun Intelegensi Buatan 20

21 Komponen Soft Computing Approximate reasoning: Fuzzy System Probabilistic reasoning Functional/Random Approximate Neural Network Evolusionery Algorithm 2015 Intelegensi Buatan 21

22 Fuzzy System Konsepnya menggunakan teori himpunan. Menggunakan derajat keanggotaan fuzzy untuk menunjukkan seberapa besar suatu nilai masuk dalam suatu himpunan fuzzy Bidang kajian: Fuzzy Inference System Fuzzy Clustering Fuzzy Database Fuzzy Mathematical Programming 2015 Intelegensi Buatan 22

23 Neural Network Menggunakan algoritma pembelajaran untuk mendapatkan bobot optimum Jenis pembelajaran supervised/unsupervised learning Bidang kajian Perceptron Radial basis Backpropagation Self orgaizing map Learning vector quantization 2015 Intelegensi Buatan 23

24 Algoritma Evolusioner Menggunakan pendekatan teori evolusi Menggunakan algoritma genetika dan banyak digunakan untuk optimasi Bidang kajian Algoritma genetika Ant system Fish schooling Bird flocking Particle swarm 2015 Intelegensi Buatan 24

25 Probabilistic Reasoning Mengakomodasi adanya faktor ketidak pastian Bidang kajian Teorema bayes Certainty factor (statistic reasoning) Teorema dempster-shafer (statistic reasoning) 2015 Intelegensi Buatan 25

26 Hybrid System Setiap komponen dalam soft computing tidak saling berkompetisi melainkan saling melengkapi. Hybrid system merupakan perpaduan antar komponen dalam soft computing 2015 Intelegensi Buatan 26

27 Hybrid System Neuro-fuzzy system Fuzzy-neural network Fuzzy-genetic algorithm Neuro-genetic algorithm 2015 Intelegensi Buatan 27

28 Untuk Terjun Ke Soft Computing 2015 Intelegensi Buatan 28

29 Terima kasih 2015 Intelegensi Buatan 29