Belajar Artificial Intelligence untuk pemula

Belajar Artificial Intelligence untuk pemula dan secara sistematik sangatlah penting. Pembelajaran AI tidak hanya terletak pada seberapa banyak model yang harus dikuasai, tetapi juga pada Analisis Algoritma dan kemampuan desain. Termasuk kemampuan praktik teknik dan kemampuan pengoptimalan model Algoritma dan sebagainya.

Masalah terbesar yang paling banyak ditemui sebagai pemula AI diantaranya, terlalu banyak informasi yang harus dicerna. Bahan materi yang tidak habis terbaca. Tidak tahu bagaimana memilih. Atau Energi manusia yang terbatas untuk mempelajari semua pengetahuan berkaitan.

Kebanyakan orang yang ingin beralih ke posisi Algoritma AI agak terburu nafsu. Istilahnya tidak ada kesabaran. Atau, mereka Tidak tahu cara untuk berganti pekerjaan. Meskipun, kita semua tahu bahwa industri AI mendapat bayaran gaji yang sangat tinggi, tetapi pada dasarnya banyak yang tidak menguasai tekniknya.

Belajar Artificial Intelligence untuk pemula

Bagi yang benar-benar ingin meneliti lebih lanjut tentang apa itu AI, dan bagaimana cara untuk memahaminya secara makro, berikut adalah beberapa buku rekomendasi yang sangat terkenal di dunia AI. Diantaranya, Artificial Intelligence A Modern Approach, Deep Learning oleh Ian Goodfellow, Hands on Machine Learning, dan Fluent Python.

Buku-buku diatas sangat cocok untuk kalangan Sarjana, Master, PhD yang baru mengenal pembelajaran mesin, dan bagi teman-teman yang ingin beralih ke industri AI. Setelah mempelajari materi ini, Ricky berharap Anda dapat mengetuk pintu menuju Masa Depan AI dengan mulus.

Penelitian kecerdasan buatan pada umumnya bersifat Akademis. Sebelum Anda mendalami detail tentang kecerdasan buatan, Anda perlu banyak pengetahuan tentang Matematika di berbagai disiplin ilmu. Bagian kecerdasan buatan ini lebih berfokus pada Algoritme dan alat yang mendorong pengembangan kecerdasan buatan.

Misalnya, struktur jaringan saraf seperti apa yang dapat meningkatkan hasil pengenalan visual? Bagaimana kita dapat membuat pembelajaran tanpa pengawasan menjadi metode yang lebih berguna? Bisakah kita menemukan cara yang lebih baik untuk memahami bagaimana pipeline deep learning mendapatkan jawabannya?

Di sisi lain, sebenarnya Aplikasi kecerdasan buatan lebih banyak tentang Bagaimana menggunakan alat yang ada saat ini untuk mendapatkan hasil yang lebih bermanfaat. Open Source atau Sumber terbuka memainkan peran sangat penting di sini. Peran di mana perangkat lunak yang mudah digunakan dalam berbagai bahasa disediakan secara gratis.

Penyedia cloud publik seperti Amazon Web Service (AWS), Alibaba Cloud, maupun Microsoft Azure juga berkomitmen untuk menyediakan lebih banyak pembelajaran mesin, model, dan kumpulan data. Hal ini akan memudahkan Para pemula belajar AI jauh lebih mudah daripada yang lain.

Dalam banyak hal, daftar sumber daya untuk penelitian kecerdasan buatan dapat mencerminkan proyek ilmu komputer sarjana atau bahkan pascasarjana yang berfokus pada kecerdasan buatan. Perbedaan utamanya adalah silabus yang Anda buat lebih bersifat interdisipliner daripada silabus tradisional.

Artinya, Latar belakang Anda dalam ilmu komputer dan matematika menentukan titik awal Anda!

AI atau Kecerdasan Artifisial telah berumur lebih dari setengah abad. Istilah atau dasar Artificial Intelligence pertama kali dikemukakan di tahun 1956. Tepatnya, di Konferensi Darthmouth. Sejak saat itu, AI terus dikembangkan. Berbagai penelitian tentang teori dan prinsipnya juga terus diperdalami. Meskipun AI baru muncul tahun 1956, tetapi sebenarnya, teori-teori yang mengarah ke AI sudah muncul sejak tahun 1941.

Sampai saat ini telah banyak ilmuwan yang berpartisipasi dalam algoritma AI. Tetapi pengembangan masih dalam tahap primer. Masih banyak masalah yang perlu diatasi. Khususnya, talenta untuk level menengah ke atas.

Artificial Intelligence meliputi: pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, ilmu data dan pemrosesan bahasa alami

Berikut adalah beberapa tips belajar AI secara santai dan sistematik untuk pemula. Santai bukan berarti tidak serius. Tetapi secara singkat dan sistematik. Perlu pengetahuan dasar yang kuat. Di sisi lain, AI perlu praktek khusus dan proyek nyata. Misalnya penelitian masalah. Karena banyak arah di bidang ini masih perlu ditingkatkan.

Jadi untuk pemula, memilih arah yang tepat. Dan menyelesaikan entri adalah pilihan yang lebih realistis. Misalnya pertama, bahasa pemrograman. Bahasa pemrograman adalah salah satu isi dasar dari pembelajaran kecerdasan buatan. Hanya dengan menguasai bahasa pemrograman baru dapat menyelesaikan serangkaian percobaan khusus. Terutama Bahasa Python.

Alasannya simpel. Karena python mudah dipelajari. Dan lingkungan eksperimental juga mudah di bangun. Di sisi lainnya, bahasa python memiliki dukungan perpustakaan yang banyak. Saat ini, bahasa python telah banyak dipraktekkan dalam berbagai aplikasi AI. Termasuk pembelajaran mesin atau Machine learning. Pemrosesan bahasa alami. Dan visi komputer.

Kedua, dasar desain algoritma. Saat ini, semua konten penelitian kecerdasan buatan terkonsentrasi dalam 6 arah. Yang utama. Misalnya, Pemrosesan bahasa alami atau natural language processing. Representasi pengetahuan. Penalaran otomatis. Pembelajaran mesin. Visi komputer. Dan robotika.

Belajar Desain Algoritma AI

Dasar paling penting untuk semua arah di atas, desain algoritma. Atau singkatnya, boleh dibilang kunci dari kecerdasan buatan adalah desain algoritma. Pembelajaran tentang perancangan algoritma bisa dimulai dari algoritma dasar. Diantaranya termasuk rekursi. Analisis probabilitas. Algoritma acak. Penyortiran tumpukan. Penyortiran cepat. Penyortiran waktu linear. Pencarian pohon biner. Algoritma grafik dan sebagainya.

Dan yang terakhir, dasar kecerdasan buatan. Pembelajaran konten dasar AI adalah kunci untuk membuka pintu menuju kecerdasan buatan. Dimana bahan dasar AI ini meliputi sejarah pengembangan kecerdasan buatan. Badan intelijen. Pemecahan masalah. Penalaran dan perencanaan. Pengetahuan dan penalaran yang tidak pasti. Machine learning. Persepsi dan tindakan atau komponen lainnya.

Belajar Artificial Intelligence untuk pemula
Banyak jalan menuju ke Roma, demikian juga halnya bagaimana belajar Artificial Intelligence untuk pemula secara santai dan sistematik sangatlah penting (Image:Udemy)

Setelah pembelajaran diatas, ada baiknya Usahakan untuk berpartisipasi dan terlibat langsung dalam tim proyek kecerdasan buatan. Seperti kelompok studi. Untuk menyelesaikan proses pembelajaran lebih lanjut dalam praktek nyata.

Just like grandma says, dengan berkembangnya big data, kecerdasan buatan juga telah memasuki era perkembangan baru. Khususnya, bagi pemula dengan fondasi yang lebih lemah. Big data merupakan pilihan terbaik untuk memasuki bidang AI.

Konten artikel ini adalah beberapa kesimpulan berdasarkan pengalaman belajar dan investasi di perusahaan Startup Ricky di Tiongkok. Semoga bagi yang ingin Belajar Artificial Intelligence untuk pemula bisa mendapatkan manfaatnya.

1 thought on “Belajar Artificial Intelligence untuk pemula

Apa Pendapat Anda

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.