KECERDASAN BUATAN

KECERDASAN BUATAN

CONTOH PENERAPAN AI DI BIDANG :

Philosophy :

Apakah pikiran suatu mesin?

Apa sumber dari pengetahuan?

Apa hubungan antara pengetahuan dan

tindakan?

pikiran sebagai komputasi

(Aristotle, Hobbes, da Vinci), pikiran vs. otak fisik

(Descartes), hubungan pikiran dengan dunia nyata

(utilitarianism), (Fokus penelitian dari aplikasi ini adalah meneliti bagaimana otak manusia dapat bekerja, dan bagaimana manusia dapat berfikir dan belajar. Aplikasi ilmu filsafat ini mencakup pengembangan di bidang sistem pakar, sistem berbasis pengetahuan, sistem belajar, dan sistem logic fuzzy.)

Mathematics :

Merupakan bahasa dengan kemampuan tinggi untuk komputasi teknik, menggabungkan komputasi, visualisasi dan pemograman dalam satu kesatuan yang mudah digunakan dalam masalah dan penyelesaiannya di ekspresikan dalam notasi matematika yang di pakai dalam matematika dan komputasi, pengembangan algoritma, graphical user interface, simulasi prototype, akumulasi data

Economics :

Membangunkan sistem pakar dalam bidang perbankan untuk membuat keputusan pinjaman wang. Antara bidang lain yang mengaplikasikan teknik kepintaran buatan ialah penilaian kad kredit, bursa saham, pengurusan inventori, analisis model ekonomi, insuransi, data mining, proses pengoptimuman jadual kerja (job scheduling). program penasehat berbasis computer yang mencoba meniru proses berpikir dan pengetahuan dari seorang pakar dalam menyelesaikan masalah-masalah spesifik.

Neuroscience :

Jaringan buatan feed forward neural yang memetakan set data masukan ke satu set otet yang sesuai, terdiri dari beberapa lapisan node dalam grafik di arahkan, dengan belajar diawasi disebut bacpropogation untuk pelatihan jaringan modifikasi dari perception linear standard yg dapat membedakan data tidak linear

Control theory :

Memiliki kemampuan komunikasi yang lebih canggih tidak hanya bereaksi ketika namanya di panggil dalam hal robotic, namun ia juga dapat mengerti jenis suara lain selain suara manusia, serta bereaksi terhadapnya

Linguistics :

Berhubungan dengan lingkungan atau bagian utama dari AI dan merupakan inti dari ilmu falsafat dan roboti. Dapat berkomuikasi atau berbicara kpd computer dan robot dalam bahasa percakapan manusia dan dapat membuat computer “mengerti” kita seperti kita saling mengerti satu sama lain merupakan tujuan dari AI

PENGERTIAN DAN CONTOH DARI :

1.      ANN (Artificial Neural Network)

               Artificial Neural Network (Jaringan Saraf Tiruan) sudah mulai banyak dimanfaatkan sebagai solusi terhadap berbagai macam kasus yang  muncul beberapa dekade terakhir, sejarah ANN (Artificial Neural Network) menunjukan pembahasan terhadap masalah ini muncul sekitar awal tahun 1900-an namun implementasinya baru banyak muncul beberapa dekade terakhir. Pemanfaatan ANN juga mulai merambah dunia security khususnya untuk memecahkan masalah-masalah yang sifatnya tidak tetap sehingga sulit untuk di pecahkan dengan menggunakan tehnik pemrograman konvensional yang ada  saat ini. Artificial Neural Network merupakan suatu jaringan saraf tiruan yang dibangun untuk meniru cara kerja otak manusia.

Aplikasi ANN:

1.PDF Objeck

2.Network security

3.M2M web database

4.Bitument emulsion sprayers

               Dengan jaringan saraf tiruan maka kita dapat memberikan semacam kecerdasan pada sistem, dimana sistem tersebut akan diberikan waktu untuk 'belajar' dan kemudian diharapkan dari proses belajarnya, sistem bisa memberikan solusi dari suatu kasus. Analoginya seperti mengajarkan seorang anak kecil untuk mengetahui bentuk kursi, kita akan menunjukan pada anak tersebut berbagai macam bentuk kursi dan bukan kursi. Kita akan memperlihatkan mana saja yang termasuk kursi dan mana yang bukan, proses ini disebut proses training. Setelah proses training selesai, maka tiba waktunya untuk melakukan test terhadap anak tersebut dengan menunjukan suatu bentuk kursi dan menanyakan apakah itu termasuk kursi atau bukan. Hal yang menarik adalah pada saat kita menunjukan suatu bentuk

kursi yang belum pernah diajarkan pada anak tersebut dan apabila itu memang variasi dari kursi (dengan ciri misalnya: kakinya ada 4, ada pegangan tangannya, bentuknya seperti angka 4, dll) maka dia dapat mengambil kesimpulan bahwa benda tersebut adalah kursi, apabila jawaban si anak salah maka kita kembali melatihnya (proses training) dengan memasukan bentuk kursi yang baru tadi kedalam data latih, sehingga si anak dapat mengambil kesimpulan bahwa benda tersebut (dan yang mirip benda tersebut dimasa yang akan datang) adalah kursi.

               Hal yang sama terjadi pada sistem dimana sistem akan diajarkan dengan berbagai macam contoh (disebut data latih) dan kemudian diharapkan sistem akan dapat mengambil keputusan atas suatu masalah yang berhubungan dengan data latih sistem tersebut. Pemanfaatan ANN sekarang ini sudah cukup banyak dan telah diterapkan pada berbagai bidang, misalnya untuk mengetahui keadaan bursa saham di masa yang akan datang berdasarkan keadaan saat ini, menentukan jenis kelamin seseorang berdasarkan bentuk wajah, dll.

2.      NLP (Natural Language Processing)

Salah satu penelitian penting di bidang kecerdasan buatan (AI) adalah pemrosesan bahasa alami (atau Natural Language Processing). Biasanya, bidang AI lemah memberdayakan perangkat lunak (atau software) khusus atau bahasa pemrograman yang dibuat secara spesifik dengan fungsi yang lebih sempit. Contohnya, A.L.I.C.E menggunakan bahasa pemrograman yang disebut sebagai AIML yang fungsinya spesifik yaitu sebagai agen percakapan, yang selanjutnya banyak diadopsi oleh pengembang Alicebots lain. Meskipun demikian, A.L.I.C.E masih murni berdasarkan teknik pencocokan pola tanpa kemampuan penalaran –teknik yang sama yang digunakan ELIZA pada tahun 1966. Berbeda dengan AI kuat, yang membutuhkan cita rasa dan kemampuan penalaran logis.
Jabberwacky mempelajari respons baru dan berbasis pada konteks interaksi pengguna waktu nyata (atau real-time), bukan dengan digerakan basis data statis. Beberapa chatterbot terbaru juga mengkombinasikan pembelajaran waktu nyata dengan algoritma evolusioner yang mengoptimalkan kemampuan komunikasi berbasis percakapannya, dengan contoh populernya yaitu Kyle, pemenang Penghargaan Leodis AI 2009. Meskipun, saat ini belum ada tujuan umum percakapan kecerdasan buatan, dan beberapa pengembang perangkat lunak berfokus pada aspek praktis, pengambilan informasi (atau information retrieval).

3.      DSS (Decision Support System)

Sebuah sistem pendukung keputusan (DSS) adalah sebuah komputer berbasis sistem informasi yang mendukung bisnis atau organisasi pengambilan keputusan kegiatan. DSSS melayani manajemen, operasi, dan tingkat perencanaan dan membantu organisasi untuk membuat keputusan, yang mungkin berubah dengan cepat dan tidak mudah ditentukan di muka.

DSSS termasuk sistem berbasis pengetahuan . Sebuah DSS yang dirancang dengan baik adalah sebuah sistem interaktif berbasis perangkat lunak dimaksudkan untuk membantu pengambil keputusan kompilasi informasi yang berguna dari kombinasi data mentah, dokumen, pengetahuan pribadi, atau model bisnis untuk mengidentifikasi dan memecahkan masalah dan membuat keputusan.

Informasi yang khas aplikasi dukungan keputusan mungkin mengumpulkan dan sekarang adalah:

• persediaan aset informasi (termasuk legacy dan sumber data relasional, kubus, gudang data , dan data mart ),
• perbandingan angka penjualan antara satu periode dan berikutnya,
• proyeksi pendapatan angka berdasarkan asumsi penjualan produk.
  
  

4.      Genethic Algorithm

Algoritma genetik adalah teknik pencarian yang di dalam ilmu komputer untuk menemukan penyelesaian perkiraan untuk optimisasi dan masalah pencarian. Algoritma genetik adalah kelas khusus dari algoritma evolusioner dengan menggunakan teknik yang terinspirasi oleh biologi evolusioner seperti warisan, mutasi, seleksi alam dan rekombinasi (atau crossover)
Algoritma Genetik pertama kali dikembangkan oleh John Holland pada tahun 1970-an di New York, Amerika Serikat. Dia beserta murid-murid dan teman kerjanya menghasilkan buku berjudul "Adaption in Natural and Artificial Systems" pada tahun 1975.
Algoritma Genetik khususnya diterapkan sebagai simulasi komputer dimana sebuah populasi representasi abstrak (disebut kromosom) dari solusi-solusi calon (disebut individual) pada sebuah masalah optimisasi akan berkembang menjadi solusi-solusi yang lebih baik. Secara tradisional, solusi-solusi dilambangkan dalam biner sebagai string '0' dan '1', walaupun dimungkinkan juga penggunaan penyandian (encoding) yang berbeda. Evolusi dimulai dari sebuah populasi individual acak yang lengkap dan terjadi dalam generasi-generasi. Dalam tiap generasi, kemampuan keseluruhan populasi dievaluasi, kemudian multiple individuals dipilih dari populasi sekarang (current) tersebut secara stochastic (berdasarkan kemampuan mereka), lalu dimodifikasi (melalui mutasi atau rekombinasi) menjadi bentuk populasi baru yang menjadi populasi sekarang (current) pada iterasi berikutnya dari algoritma.

Aplikasinya antara lain adalah :

-job shop scheduling,

-pembelajaran pengendali neuro-fuzzy,

-pemrosesan citra dan optimasi kombinationarial

Algortima ini bekerja dengan sebuah populasi yang terdiri dari induvidu-induvidu yang masing-masing induviidu mempresentaskan sebuah solusi yang mungkin bagi persoalan yang ada. Dalam kaitan ini sebuah induvidu dilambangkan dengan nilai ”FITNESS” yang akan digunakan untuk mencari nilai solusi yang yang terbaik dari persoalan yang ada.

5.      GAME PLAYING

DEFINISI GAME

Dalam kamus bahasa Indonesia “Game”diartikan sebagai permainan. Permainan merupakan bagian dari bermain dan bermain juga bagian dari permainan keduanya saling berhubungan. Permainan adalah kegiatan yang kompleks yang didalamnya terdapat peraturan, play dan budaya. Sebuah permainan adalah sebuah sistem dimana pemain terlibat dalam konflik buatan, disini pemain berinteraksi dengan sistem dan konflik dalam permainan merupakan rekayasa atau buatan, dalam permainan terdapat peraturan yang bertujuan untuk membatasi perilaku pemain dan menentukan permainan. Game bertujuan untuk menghibur, biasanya game banyak disukai oleh anak – anak hingga orang dewasa. Games sebenarnya penting untuk perkembangan otak, untuk meningkatkan konsentrasi dan melatih untuk memecahkan masalah dengan tepat dan cepat karena dalam game terdapat berbagai konflik atau masalah yang menuntut kita untuk menyelesaikannya dengan cepat dan tepat. Tetapi game juga bisa merugikan karena apabila kita sudah kecanduan game kita akan lupa waktu dan akan mengganggu kegiatan atau aktifitas yang sedang kita lakukan.

Game berasal dari kata bahasa inggris yang berarti dasar permainan. Permainan dalam hal ini merujuk pada pengertian kelincahan intelektual( Intellectual Playability Game) yang juga bisa diartikan sebagai arena keputusan dan aksi pemainnya. Dalam game, ada target-target yang ingin dicapai pemainnya.


BERDASARKAN JENIS “PLATFORM” ATAU ALAT YANG DI GUNAKAN :

Ø  Arcade games, yaitu yang sering disebut ding-dong di Indonesia, biasanya berada di daerah atau tempat khusus dan memiliki box atau mesin yang memang khusus di design untuk jenis video games tertentu dan tidak jarang bahkan memiliki fitur yang dapat membuat pemainnya lebih merasa “masuk” dan “menikmati”, seperti pistol, kursi khusus, sensor gerakan, sensor injakkan dan stir mobil (beserta transmisinya tentunya).

Ø  PC Games , yaitu video game yang dimainkan menggunakan Personal Computers..

Ø  Console games, yaitu video games yang dimainkan menggunakan console tertentu, seperti Playstation 2, Playstation 3, XBOX 360, dan Nintendo Wii..

Ø  Handheld games, yaitu yang dimainkan di console khusus video game yang dapat dibawa kemana-mana, contoh Nintendo DS dan Sony PSP..

Ø  Mobile games, yaitu yang dapat dimainkan atau khusus untuk mobile phone atau PDA..

BERDASARKAN “GENRE” PERMAINANNYA :
1. Aksi – Shooting, (tembak-tembakan , atau hajar-hajaran bisa juga tusuk-tusukan, tergantung cerita dan tokoh di dalamnya), video game jenis ini sangat memerlukan kecepatan refleks, koordinasi mata-tangan, juga timing, inti dari game jenis ini adalah tembak, tembak dan tembak. Termasuk didalam-nya :
a.First person shooting (FPS) seperti Counter Strike dan Call of Duty

b.Drive n’ shoot, menggunakan unsur simulasi kendaraan tetapi tetap dengan tujuan utama menembak dan menghancurkan lawan, contoh : Spy Hunter, Rock and Roll Racing, Road Rash.

c. Shoot em’ up, seperti Raiden, 1942, dan gradius.

d. Beat ‘em up (tonjok hajar) seperti Double Dragon dan Final Fight, lalu hack and slash (tusuk tebas) seperti Shinobi dan Legend of Kage.

e. Light gun shooting, yang menggunakan alat yang umumnya berbentuk seperti senjata, seperti Virtua Cop dan Time Crisis.

2. Fighting ( pertarungan ) Ada yang mengelompokan video game fighting di bagian Aksi, namun penulis berpendapat berbeda, jenis ini memang memerlukan kecepatan refleks dan koordinasi mata-tangan, tetapi inti dari game ini adalah penguasaan jurus (hafal caranya dan lancar mengeksekusinya), pengenalan karakter dan timing sangatlah penting, o iya, combo-pun menjadi esensial untuk mengalahkan lawan secepat mungkin. Dan berbeda seperti game Aksi pada umumnya yang umumnya hanya melawan Artificial Intellegence atau istilah umumnya melawan komputer saja, pemain jenis fighting game ini baru teruji kemampuan sesungguhnya dengan melawan pemain lainnya. Seri Street Fighter, Tekken, Mortal Kombat, Soul Calibur dan King of Fighter adalah contohnya.
3. Aksi – Petualangan. Memasuki gua bawah tanah, melompati bebatuan di antara lahar, bergelayutan dari pohon satu ke pohon lain, bergulat dengan ular sambil mencari kunci untuk membuka pintu kuil legendaris, atau sekedar mencari telepon umum untuk mendapatkan misi berikutnya, itulah beberapa dari banyak hal yang karakter pemain harus lakukan dan lalui dalam video game jenis ini. Menurut penulis, game jenis ini sudah berkembang jauh hingga menjadi genre campuran action beat-em up juga, dan sekarang, di tahun 2000 an, jenis ini cenderung untuk memiliki visual 3D dan sudut pandang orang ke-tiga. Tomb Rider, Grand Theft Auto dan Prince of Persia termasuk didalamnya.

4. Petualangan. Bedanya dengan jenis video game aksi-petualangan, refleks dan kelihaian pemain dalam bergerak, berlari, melompat hingga memecut atau menembak tidak diperlukan di sini. Video Game murni petualangan lebih menekankan pada jalan cerita dan kemampuan berpikir pemain dalam menganalisa tempat secara visual, memecahkan teka-teki maupun menyimpulkan rangkaian peristiwa dan percakapan karakter hingga penggunaan benda-benda tepat pada tempat yang tepat. Termasuk didalamnya:
a. Petualangan dengan teks atau sistem tunjuk dan klik, contoh: Kings Quest, Space Quest, Heroes Quest, Monkey Island, Sam and Max,

b.Novel atau film interaktif, seperti game “dating” yang banyak beredar di jepang, Dragons Lair dan Night Trap.

5. Simulasi, Konstruksi dan manajemen. Video Game jenis ini seringkali menggambarkan dunia di dalamnya sedekat mungkin dengan dunia nyata dan memperhatikan dengan detil berbagai faktor. Dari mencari jodoh dan pekerjaan, membangun rumah, gedung hingga kota, mengatur pajak dan dana kota hingga keputusan memecat atau menambah karyawan. Dunia kehidupan rumah tangga sampai bisnis membangun konglomerasi, dari jualan limun pinggir jalan hingga membangun laboratorium cloning. Video Game jenis ini membuat pemain harus berpikir untuk mendirikan, membangun dan mengatasi masalah dengan menggunakan dana yang terbatas. Contoh: Sim City, The Sims, Tamagotchi.
6. Role Playing. Video game jenis ini sesuai dengan terjemahannya, bermain peran, memiliki penekanan pada tokoh/peran perwakilan pemain di dalam permainan, yang biasanya adalah tokoh utamanya, dimana seiring kita memainkannya, karakter tersebut dapat berubah dan berkembang ke arah yang diinginkan pemain ( biasanya menjadi semakin hebat, semakin kuat, semakin berpengaruh, dll) dalam berbagai parameter yang biasanya ditentukan dengan naiknya level, baik dari status kepintaran, kecepatan dan kekuatan karakter, senjata yang semakin sakti, ataupun jumlah teman maupun mahluk peliharaan.Secara kebudayaan, pengembang game Jepang biasanya membuat Role Playing Game (RPG) ke arah cerita linear yang diarahkan seolah karakter kita adalah tokoh dalam cerita itu, seperti Final Fantasy, Dragon Quest dan Xenogears. Sedangkan pengembang game RPG Eropa, cenderung membuat karakter kita bebas memilih jalan cerita sendiri secara non-linear, seperti Ultima, Never Winter Nights, baldurs gate, Elder Scroll, dan Fallout.
7. Strategi. Kebalikan dari video game jenis action yang berjalan cepat dan perlu refleks secepat kilat, video game jenis strategi, layaknya bermain catur, justru lebih memerlukan keahlian berpikir dan memutuskan setiap gerakan secara hati-hati dan terencana. Video game strategi biasanya memberikan pemain atas kendali tidak hanya satu orang tapi minimal sekelompok orang dengan berbagai jenis tipe kemampuan, sampai kendaraan, bahkan hingga pembangunan berbagai bangunan, pabrik dan pusal pelatihan tempur, tergantung dari tema ceritanya. Pemain game strategi melihat dari sudut pandang lebih meluas dan lebih kedepan dengan waktu permainan yang biasanya lebih lama dan santai dibandingkan game action. Unsur-unsur permainannya biasanya berkisar sekitar, prioritas pembangunan, peletakan pasukan, mencari dan memanfaatkan sumberdaya (uang, besi, kayu,minyak,dll), hingga ke pembelian dan peng-upgrade-an pasukan atau teknologi. Game jenis ini terbagi atas:
a.Real time Strategy, game berjalan dalam waktu sebenarnya dan serentak antara semua pihak dan pemain harus memutuskan setiap langkah yang diambil saat itu juga berbarengan mungkin saat itu pihak lawan juga sedang mengeksekusi strateginya. Contoh: Starcraft, Warcraft , dan Command and Conquer.

6.      PATTERN RECOGNITION

Definisi Pattern Recognition
“Pattern Recognition” atau dalam bahasa indonesia dapat diartikan sebagai “Pengenalan Pola”. Yaitu dimana komputer dapat mengenali suatu pola yang pernah diberikan sebelumnya dan membandingkan kemiripan suatu benda pada tingkat atau prosentase tertentu.

Menurut Ursa Majorsy, Pola dalam hal ini merujuk pada pengertian suatu komposisi stimulus penginderaan yang kompleks yang dapat dikenali oleh manusia sebagai pengamat sebagai suatu kelompok objek. Rekognisi pola merupakan proses pengenalan kembali terhadap pola yang pernah dikenal. Oleh karena itu, jika kita melihat wajah teman kita atau mendengar lagu kesukaan kita, kita dapat mengenal masing-masing persepsi tersebut sebagai sesuatu yang sebelumnya telah dialami.
Bila dilihat dari jenis prosesnya, pemrosesan informasi memiliki dua jenis pemrosesan, yaitu data driven & conceptually driven. Pemrosesan data driven dimulai dengan datangnya data penginderaan. Sedangkan dalam conceptually driven pemrosesan informasi dimulai dengan pembentukan konsep atau harapan individu tentang informasi yang mungkin dijumpainya.
Pengenalan pola melibatkan baik pemrosesan data dengan data driven (informasi diterima oleh indera) maupun conceptually driven (pengetahuan yang disimpan di memori). Pengenalan pola (pattern recognition) merupakan proses yang menjembatani antara proses deteksi sinyal penginderaan yang sederhana (yang cenderung data driven) dengan persepsi terhadap pola-pola yang kompleks (yang cenderung conceptually driven).
Kemampuan untuk mengenal pola dari informasi penginderaan merupakan ciri khas yang spektakuler pada manusia dan binatang. Kemampuan ini memungkinkan kita untuk mengenal teman lama diantara lautan manusia. Kita juga bisa mengenal suatu lagu hanya dengan mendengar beberapa not dari lagu tersebut. Dengan mata terpejam pun kita bisa menebak dengan benar bunga melati dari aroma yang kita cium. Pembahasan mengenai pengenalan pola pada bab ini lebih banyak difokuskan pada pengenalan pola visual.
Pengenalan Pola (pattern Recogntion) sesuai sample yang kita ambil dari manusia dan hewan dapat dibagi dua yaitu Pengenalan Pola Visual dan Non-Visual. Pengenalan Pola Visual adalah kemampuan untuk mengenali sesuatu dari pola-pola yang dapat dilihat seperti halnya pohon, rumah, tiang listrik, dll. Sedangkan Pengenalan Pola Non-Visual adalah kemampuan untuk mengenali sesuatu dari suara atau rasanya seperti halnya (lagu ini judulnya apa, siapa yang menyanyikan, siapa penciptanya) selain itu kita juga bisa mengenali suatu buah/makanan dengan hanya merasakannya seperti “jika minum jus yang telah diberi pewarna sehingga tidak terlihat jus aslinya kita bisa tau kalau itu jus apa saat kita merasakannya”. Nah bagaimana mengaplikasikannya kedalam sebuah mesin (komputer) sehingga komputer dapat mengenali pola-pola tersebut. Mari kita pelajari bersama

Contoh aplikasi:

-                komputer visi

1. pengenalan karakter medis (Medical image analysis)
2. Pengenalan karakter optis

-             Pengenalan suara (speech recognition)

-             Pengenalan tulisan tangan (handwritten recognition)

-             Identifikasi biometrik

-             klasifikasi dokuman

-             Internet

-             Credit scoring

7.      IR (Information Retrieval)

Definisi Information Retrieval (IR)
Information Retrieval : pengambilan informasi
Istilah untuk mempelajari sistem pencarian sehingga mendapat informasi yang dicari,
mulai dari indexing (index), searching (penggalian), dan recalling data (pemanggilan
data kembali). Berlaku juga terhadap pencarian data yang tidak terstruktur.
Information Retrieval adalah ilmu mencari dokumen, untuk informasi dalam dokumen,
dan untuk metadata tentang dokumen-dokumen, dan juga bahwa pencarian database
relasional dan World Wide Web.
Ada tumpang tindih dalam penggunaan istilah data pengambilan, pengambilan
dokumen,pencarian informasi, dan pengambilan teks, tetapi masing-masing juga
memiliki literatur,teori, praksis dan teknologi.
Information Retrieval adalah interdisipliner, didasarkan pada ilmu komputer,
matematika, ilmu perpustakaan, ilmu informasi, informasi arsitektur, psikologi kognitif,
linguistik, statistik, dan fisika.

8.      NEURO FUZZY SYSTEM

Neuro-fuzzy adalah gabungan dari dua sistem yaitu sistem logika fuzzy dan jaringan syaraf tiruan. Sistem neuro-fuzzy berdasar pada sistem inferensi fuzzy yang dilatih menggunakan algoritma pembelajaran yang diturunkan dari sistem jaringan syaraf tiruan. Dengan demikian, sistem neuro-fuzzy memiliki semua kelebihan yang dimiliki oleh sistem inferensi fuzzy dan sistem jaringan syaraf tiruan. Dari kemampuannya untuk belajar maka sistem neuro-fuzzy sering disebut sebagai ANFIS (adaptive neuro fuzzy inference systems)

9.      COMPUTER REASONING

Sesuai namanya, jadi komputer disuruh nalar sendiri. Salah satu cabang dari penalaran komputer adalah Penalaran Berbasis Kasus (Case Based Reasoning – CBR). Jadi komputer memberi solusi pemecahan berdasarkan pengalaman-pengalamanya yang ada. Ide dasarnya adalah bahwa manusia seringkali merujuk kepada pengalaman sebelumnya jika ada suatu masalah. Misal, kita lagi masang konektor ke kabel UTP. Ternyata setelah dicoba gagal terus dan memutuskan untuk nanya keteman kita yang pernah setting lan. Pasti teman yang kita tanya itu ngasih perkiraan2x tentang kegagalan berdasarkan pengalaman dia sebelumnya. Contoh lain adalah help windows.

10.  LOGIKA FUZZY SYSTEM

Logika Fuzzy adalah peningkatan dari logika Boolean yang berhadapan dengan konsep kebenaran sebagian. Di mana logika klasik menyatakan bahwa segala hal dapat diekspresikan dalam istilah binary (0 atau 1, hitam atau putih, ya atau tidak), logika fuzzy menggantikan kebenaran boolean dengan tingkat kebenaran. Contoh aplikasi: Agriculture, Image Processing, Machine Learning, Machine Vision, Medicine, OCR, Shape Recognition, Telecommunications

11.  DATA MINING

Data Mining adalah Serangkaian proses untuk menggali nilai tambah berupa informasi yang selama ini tidak diketahui secara manual dari suatu basisdata dengan melakukan penggalian pola-pola dari data dengan tujuan untuk memanipulasi data menjadi informasi yang lebih berharga yang diperoleh dengan cara mengekstraksi dan mengenali pola yang penting atau menarik dari data yang terdapat dalam basisdata. Contohnya Microsoft Access

12.  COMPUTER VISION

Computer Vision didefinisikan sebagai salah satu cabang ilmu pengetahuan yang mempelajari bagaimana komputer dapat mengenali obyek yang diamati/ diobservasi. Cabang ilmu ini bersama Intelijensia Semu (Artificial Intelligence) akan mampu menghasilkan sistem intelijen visual (Visual Intelligence System).

Beberapa applikasi yang dihasilkan dari Computer Vision antara lain :
1. Robotic – navigation and control.
2. Medical Image Analysis – measurement and interpretation of many types of images.
3. Industrial Inspection – measurement, fault checking, process control.
4. Optical Character Recognition – text reading.
5. Remote Sensing – land use and environmental monitoring.
6. Psychology, AI – exploring representation and computation in natural vision.

13.  ROBOTICS

Robot adalah sebuah alat mekanik yang dapat melakukan tugas fisik, baik menggunakan pengawasan dan kontrol manusia, ataupun menggunakan program yang telah didefinisikan terlebih dulu (kecerdasan buatan).

14.  EXPERT SYSTEM

Expert system adalah program komputer yang dirancang untuk memiliki kemampuan menyelesaikan masalah seperti human expert. Contoh aplikasinya EXPERT SYSTEM BUILDER

15.  CASE BASED RESONING

 Case-based reasoning (CBR) yang merupakan representasi pengetahuan berdasarkan pengalaman termasuk kasus dan solusinya. CBR adalah sebuah sistem yang memanfaatkan pengetahuan-pengetahuan dalam basis pengetahuan untuk menyelesaikan permasalahanMerupakan model penalaran untuk menyelesaikan masalah dengan menggunakan konsep analogi. Contoh yang paling populer untuk CBR adalah Help Desk Operator (HDO).

• Tweet
• Share
• Share
• Share
• Share

About SiChesse

Di blog ini juga Saya membagikan beberapa hasil karya tulis Saya seperti yang bisa sobat baca secara gratis. Harapan Saya yaitu semoga blog ini dapat memberikan kontribusi yang bermanfaat bagi sobat semua.

Related Post