Quiz Kecerdasan Artifisial

Apa yang dimaksud dengan Kecerdasan Artifisial (KA)?

• Ilmu dan rekayasa dalam menciptakan mesin cerdas

• Sistem komputer yang tidak dapat belajar

• Hanya perangkat keras yang digunakan dalam teknologi

• Sebuah jenis perangkat lunak yang tidak berfungsi

Salah satu karakteristik utama dari Kecerdasan Artifisial adalah:

• Keterbatasan dalam pengambilan keputusan

• Kemampuan untuk belajar dari data

• Ketidakmampuan untuk mengenali pola

• Hanya dapat digunakan dalam bidang tertentu

Dalam konteks pendidikan, bagaimana KA dapat membantu proses pembelajaran?

• Dengan menggantikan peran guru sepenuhnya

• Dengan mengurangi interaksi antara guru dan siswa

• Dengan mengurangi jumlah materi yang diajarkan

• Dengan menyediakan sistem pembelajaran adaptif

Apa yang menjadi fokus utama dari prinsip dasar Kecerdasan Artifisial?

• Hanya efisiensi dalam pengolahan data

• Peningkatan jumlah pengguna

• Pengurangan biaya operasional

• Kekuatan, keamanan, dan keselamatan

Mengapa penting untuk memahami berbagai profesi di bidang Kecerdasan Artifisial?

• Agar dapat memilih karir yang tidak relevan

• Untuk mempersiapkan diri menghadapi masa depan dunia kerja

• Agar dapat menghindari penggunaan teknologi

• Karena semua profesi di bidang ini sama

Apa yang dimaksud dengan Kecerdasan Artifisial (KA)?

• Teknologi untuk mengolah data secara manual

• Hanya perangkat keras komputer

• Sistem yang meniru proses berpikir manusia

• Sistem yang tidak memerlukan data untuk berfungsi

Dalam pembuatan peta konsep, elemen apa yang harus ada di pusat peta konsep?

• Konsep utama KA di bidang yang dipilih

• Metode penyusunan peta konsep

• Contoh konkret pemanfaatan KA

• Sub-konsep penerapan KA

Apa tujuan dari penggunaan perangkat KA dalam menyunting teks?

• Menghapus semua kesalahan dalam teks

• Meningkatkan kecepatan penulisan

• Membuat teks menjadi lebih panjang

• Memperbaiki kualitas tulisan siswa

Mengapa penting untuk melakukan audit dataset dalam penggunaan KA?

• Untuk meningkatkan kecepatan proses

• Untuk mengurangi biaya operasional

• Untuk menghindari bias algoritma

• Untuk mempercepat pengambilan keputusan

Apa yang harus dilakukan setelah menghasilkan peta konsep?

• Membagikan hasil kepada semua orang tanpa penjelasan

• Mengabaikan hasil dan tidak melakukan evaluasi

• Merevisi dan memperbaiki peta konsep jika diperlukan

• Menyimpan hasil tanpa analisis lebih lanjut