NEW
Font size
WorksheetsKuis Kecerdasan Buatan
Total questions: 15
Worksheet time: 5mins
What is Artificial Intelligence (AI)?
Mesin yang hanya dapat bekerja tanpa data
Simulasi kecerdasan manusia pada mesin
Sistem yang hanya bekerja dengan data terstruktur
Program untuk membuat grafik
Which of the following is an example of Narrow AI?
Google Search
Robot yang sadar diri
AI dengan emosi
Mesin yang dapat memahami semua tugas manusia
Artificial General Intelligence (AGI) refers to…
AI yang tidak membutuhkan data
AI yang hanya dapat melakukan satu tugas
AI yang bisa menyelesaikan semua tugas seperti manusia
AI yang tidak dapat belajar
Which statement describes Machine Learning?
Sistem yang hanya bekerja dengan audio
Sistem yang meniru emosi
Sistem yang tidak memerlukan algoritma
Sistem belajar dari data tanpa diprogram secara eksplisit
Supervised Learning membutuhkan…
Data dengan label
Data tanpa label
Data gambar saja
Sistem tanpa data
Deep Learning bekerja menggunakan…
Penyimpanan cloud saja
Excel
Decision tree
Neural network dengan banyak layer
Keunggulan Deep Learning adalah…
Tidak memerlukan GPU
Tidak membutuhkan training
Bisa melakukan feature extraction otomatis
Selalu cepat dalam semua kasus
Kekurangan Deep Learning adalah…
Tidak dapat melakukan klasifikasi
Tidak bisa memproses gambar
Biaya komputasi sangat tinggi
Selalu menghasilkan output benar
Artificial Neural Network meniru…
Struktur neuron pada otak manusia
Struktur tulang
Struktur jantung
Struktur otot
Proses forward propagation berarti…
Bobot dihapus seluruhnya
Error dihitung dan bobot diperbarui
Sistem berhenti belajar
Data masuk ke input lalu diproses menuju output
Proses backpropagation digunakan untuk…
Mengurangi error dengan menyesuaikan bobot
Menambah ukuran input layer
Menghapus data training
Menambah neuron otomatis
Contoh aplikasi ANN dalam biometrik adalah…
Penggaris digital
Microsoft Word
Fingerprint Recognition
Kalkulator
Tujuan dari PCA pada face recognition adalah…
Mengurangi dimensi data gambar
Menambah ukuran data
Mengacak piksel
Menghapus fitur penting
Keuntungan ANN adalah…
Tidak pernah mengalami error
Dapat memproses paralel dan toleran terhadap kerusakan
Selalu memberikan hasil sempurna
Tidak perlu data untuk belajar
Deep Learning lebih unggul dari ML karena…
Tidak butuh komputasi
Tidak membutuhkan feature engineering manual
Tidak menggunakan neural network
Hanya bekerja untuk data teks
