Koding & Kecerdasan Artifisial

Jelaskan perbedaan antara algoritma dan model dalam kecerdasan buatan.

• Algoritma adalah representasi dari data, sedangkan model adalah prosedur untuk menyelesaikan masalah.

• Algoritma dan model adalah hal yang sama dalam kecerdasan buatan.

• Model adalah langkah-langkah untuk menyelesaikan masalah, sedangkan algoritma adalah representasi dari data.

• Algoritma adalah prosedur untuk menyelesaikan masalah, sedangkan model adalah representasi dari data yang digunakan untuk prediksi.

Bagaimana cara kerja algoritma pembelajaran mesin dalam mengolah data?

• Data diolah dengan cara manual oleh programmer.

• Algoritma pembelajaran mesin mengolah data dengan mengumpulkan, membersihkan, dan menganalisis untuk menemukan pola dan membuat prediksi.

• Algoritma tidak memerlukan data untuk membuat prediksi.

• Algoritma pembelajaran mesin hanya mengumpulkan data tanpa analisis.

Sebutkan dan jelaskan tiga jenis kecerdasan buatan yang umum digunakan.

• Tiga jenis kecerdasan buatan yang umum digunakan adalah Kecerdasan Buatan Sempit, Kecerdasan Buatan Umum, dan Kecerdasan Buatan Super.

• Kecerdasan Buatan Dasar

• Kecerdasan Buatan Spesifik

• Kecerdasan Buatan Terbatas

Apa yang dimaksud dengan overfitting dalam konteks model pembelajaran mesin?

• Overfitting terjadi ketika model terlalu sederhana untuk data yang diberikan.

• Overfitting adalah kondisi di mana model pembelajaran mesin terlalu menyesuaikan diri dengan data pelatihan, sehingga mengurangi kemampuannya untuk generalisasi pada data baru.

• Overfitting adalah saat model tidak cukup belajar dari data pelatihan.

• Overfitting adalah kondisi di mana model tidak terpengaruh oleh data pelatihan.

Diskusikan dampak etis dari penggunaan kecerdasan buatan dalam kehidupan sehari-hari.

• Dampak etis dari penggunaan kecerdasan buatan mencakup masalah privasi, bias, pengangguran, kurangnya transparansi, dan risiko penyalahgunaan.

• Penggunaan kecerdasan buatan sepenuhnya aman dan transparan.

• Kecerdasan buatan tidak mempengaruhi lapangan pekerjaan sama sekali.

• Kecerdasan buatan meningkatkan kualitas hidup tanpa risiko.

Bagaimana cara mengukur akurasi model dalam pembelajaran mesin?

• Akurasi diukur dengan menghitung jumlah fitur dalam model.

• Akurasi diukur dengan membandingkan jumlah data latih dengan data uji.

• Akurasi diukur dengan membandingkan jumlah prediksi benar dengan total prediksi.

• Akurasi diukur dengan melihat waktu yang dibutuhkan untuk pelatihan.

Jelaskan konsep 'neural network' dan aplikasinya dalam kecerdasan buatan.

• Neural network adalah jenis perangkat keras untuk komputer.

• Neural network hanya digunakan untuk permainan video.

• Neural network tidak memiliki aplikasi dalam pengenalan suara.

• Neural network adalah model komputasi yang meniru cara kerja otak manusia, digunakan dalam aplikasi seperti pengenalan wajah dan pemrosesan bahasa alami.

Apa peran data dalam pengembangan model kecerdasan buatan?

• Data is irrelevant to AI development.

• Data only serves as a storage medium.

• Data plays a crucial role in training and improving AI models.

• Data is used solely for user interface design.

Sebutkan dan jelaskan dua bahasa pemrograman yang sering digunakan dalam pengembangan kecerdasan buatan.

• Java dan C++

• Swift dan Kotlin

• Python dan R

• HTML dan CSS

Bagaimana cara mengatasi bias dalam data yang digunakan untuk pelatihan model kecerdasan buatan?

• Meningkatkan ukuran data tanpa memperhatikan kualitas.

• Mengabaikan data yang bias sepenuhnya.

• Menggunakan data yang tidak relevan untuk pelatihan.

• Mengidentifikasi dan mengurangi bias dalam data pelatihan.