pretest koding dan KA

Apa definisi paling tepat dari Koding?

• Proses mendesain gambar di perangkat elektronik

• Proses memberikan instruksi kepada komputer menggunakan bahasa pemrograman.

• Proses menyimpan data di internet dan bank data

• Proses melakukan perhitungan matematika kompleks.

Bidang ilmu komputer yang bertujuan membuat program agar dapat meniru kemampuan kognitif manusia disebut...

• Biologi Komputasi.

• Kecerdasan Emosional.

• Kecerdasan Artifisial (KA).

• Desain Grafis.

Prinsip Berpikir Komputasional yang berfokus pada pemecahan masalah besar menjadi bagian-bagian kecil yang lebih mudah dikelola disebut...

• Algoritma.

• Abstraksi.

• Dekomposisi.

• Pengenalan Pola.

Menemukan kesamaan atau pola yang berulang dalam masalah atau data adalah inti dari prinsip Berpikir Komputasional yang mana?

• Algoritma.

• Abstraksi.

• Dekomposisi.

• Pengenalan Pola.

Apa yang menjadi input utama yang dibutuhkan oleh sistem Kecerdasan Artifisial agar dapat belajar dan bekerja?

• Hardware terbaru.

• Koneksi internet cepat.

• Data.

• Software pengolah kata.

Proses 'mengajar' model KA dengan memberinya banyak contoh data agar ia dapat menemukan pola disebut...

• Pengujian Model.

• Pelatihan Model (Training).

• Pengkodean Data.

• Abstraksi Data.

Sistem KA yang dapat bertindak seolah-olah seperti manusia, seperti chatbot yang berinteraksi, termasuk dalam kategori...

• Berpikir Rasional.

• Bertindak Rasional.

• Berpikir Mirip Manusia.

• Bertindak Mirip Manusia.

Pemanfaatan Kecerdasan Artifisial di bidang kesehatan yang paling umum adalah...

• Membuat desain rumah sakit.

• Menganalisis gambar medis (misalnya X-ray) untuk deteksi penyakit.

• Menggantikan semua dokter dengan robot.

• Mencatat resep obat.

Prinsip etika KA yang menekankan bahwa pengguna harus memahami bagaimana sistem KA mencapai suatu keputusan disebut...

• Keadilan.

• Transparansi.

• Privasi.

• Akuntabilitas.

Salah satu tantangan utama dalam pemanfaatan KA adalah masalah Bias, yang terjadi ketika...

• Sistem KA terlalu cepat bekerja.

• Data pelatihan yang digunakan mengandung prasangka atau ketidakadilan.

• Biaya pengembangan sistem KA terlalu mahal.

• Sistem KA bekerja secara transparan.