Modul 3 Konsep Dasar Kecerdasan Artifisial Jenjang Pendidikan Dasar & Menengah, Belajar Koding

Ringkasan Berita:

• KA membantu banyak aktivitas seperti penerjemahan, rekomendasi, dan pengenalan pola.
• Ada berbagai jenis KA, namun semuanya tetap punya keterbatasan seperti bias dan ketergantungan data.
• Penggunaan KA harus etis—menjaga privasi, akuntabilitas, dan keadilan dalam pendidikan.

SRIPOKU.COM - Berikut ini panduan lengkap belajar koding dengan pembahasan Modul 3.

Dimuat pembahasan Konsep Dasar Kecerdasan Artifisial pada jenjang pendidikan dasar dan menengah.

Bahasanya dibuat lebih mudah dipahami, tetap lengkap, dan cocok untuk siswa maupun guru.

Simak pembahasan dan penjelasan selengkapnya dilansir lewat YouTube Muhamad Jaelani Manjur untuk dipelajari dengan saksama.

Baca juga: 140 Soal Koding & Kecerdasan Artifisial Kelas 6 Terlengkap Bab 1 - Bab 12 beserta Kunci Jawaban

Modul 3

Konsep Dasar Kecerdasan Artifisial

Definisi Kecerdasan Artifisial (KA)

Istilah 'Kecerdasan Artifisial' (KA) pertama kali digunakan pada tahun 1956 untuk mendeskripsikan "ilmu dan rekayasa dalam menciptakan mesin cerdas, terutama program komputer yang cerdas" (McCarthy et al., 2006).

Russell dan Norvig (2021): Sebuah sistem yang dapat berpikir seperti manusia, bertindak seperti manusia, atau mengambil keputusan yang rasional berdasarkan data yang dikumpulkan.

KBBI Daring Versi VI: Program komputer yang meniru kecerdasan manusia, seperti mengambil keputusan, menyediakan dasar penalaran, dan karakteristik manusia lainnya

Seiring waktu, definisi KA terus berkembang dan seringkali hal ini bersinggungan dengan pertanyaan filosofis tentang apa yang dimaksud dengan 'kecerdasan' dan apakah mesin benar-benar bisa dianggap 'cerdas'.
Namun, secara praktis, KA merujuk pada sistem yang memungkinkan komputer belajar dari data, mengenal pola, serta membuat prediksi atau keputusan secara mandiri.

Karakteristik Kecerdasan Artifisial (KA)

KA belajar dari data (Machine Learning)

KA bisa belajar dari data yang diberikan kepadanya (Russell & Norvig, 2021).
Semakin banyak data yang ia pelajari, semakin baik kemampuannya.

YouTube merekomendasikan video yang disukai berdasarkan riwayat tontonan.

Aplikasi penerjemah Google Translate semakin akurat dalam menerjemahkan karena terus belajar dari teks yang digunakan oleh banyak orang di seluruh dunia.