Prinsip Kerja Kecerdasan Buatan Generatif

Apa yang dimaksud dengan kecerdasan buatan?

• Kecerdasan buatan adalah kemampuan mesin untuk meniru perilaku cerdas manusia.

• Kecerdasan buatan adalah proses belajar manusia dari pengalaman.

• Kecerdasan buatan adalah kemampuan manusia untuk berpikir secara logis.

• Kecerdasan buatan adalah teknologi yang hanya digunakan dalam permainan video.

Sebutkan dua contoh aplikasi kecerdasan buatan!

• Aplikasi pengeditan foto

• Asisten virtual, Sistem rekomendasi

• Sistem pengolahan data

• Game komputer

Apa perbedaan antara kecerdasan buatan dan kecerdasan manusia?

• Kecerdasan manusia sepenuhnya berbasis algoritma.

• Kecerdasan buatan memiliki emosi yang sama dengan manusia.

• Kecerdasan buatan tidak dapat belajar dari pengalaman.

• Kecerdasan buatan adalah sistem yang meniru kemampuan kognitif manusia, sedangkan kecerdasan manusia melibatkan pemikiran kritis, kreativitas, dan emosi.

Jelaskan apa itu model generatif!

• Model generatif tidak dapat menghasilkan data baru.

• Model generatif adalah model yang dapat menghasilkan data baru berdasarkan pola dari data yang ada.

• Model generatif hanya digunakan untuk analisis data.

• Model generatif adalah model yang hanya mengklasifikasikan data.

Apa fungsi dari model generatif dalam kecerdasan buatan?

• Menghasilkan data baru yang mirip dengan data yang ada.

• Menganalisis data untuk menemukan pola tersembunyi.

• Mengoptimalkan algoritma untuk kecepatan pemrosesan.

• Mengklasifikasikan data ke dalam kategori yang sudah ada.

Jelaskan proses pelatihan model dalam kecerdasan buatan!

• Proses pelatihan model hanya melibatkan pengumpulan data dan implementasi.

• Model dilatih tanpa perlu validasi atau penyempurnaan.

• Pelatihan model tidak memerlukan pra-pemrosesan data.

• Proses pelatihan model dalam kecerdasan buatan melibatkan pengumpulan data, pra-pemrosesan, pemilihan model, pelatihan, validasi, penyempurnaan, dan implementasi.

Apa yang dimaksud dengan dataset dalam pelatihan model?

• Data yang dihasilkan setelah model dilatih.

• Kumpulan data yang digunakan untuk menguji model.

• Kumpulan data yang digunakan untuk melatih algoritma machine learning.

• Kumpulan algoritma yang digunakan dalam machine learning.

Sebutkan langkah-langkah dalam proses pelatihan model!

• 1. Pengumpulan data, 2. Pra-pemrosesan data, 3. Pembagian data, 4. Pemilihan algoritma, 5. Pelatihan model, 6. Evaluasi model, 7. Penyesuaian parameter, 8. Implementasi model.

• 1. Pengumpulan model, 2. Evaluasi data, 3. Implementasi algoritma

Mengapa evaluasi model penting setelah pelatihan?

• Untuk mengurangi waktu pelatihan model.

• Untuk memastikan model dapat generalisasi dengan baik dan mengidentifikasi kekuatan serta kelemahan model.

• Agar model dapat berfungsi tanpa data baru.

• Untuk meningkatkan akurasi model tanpa pengujian.