Materi 3.1
Secara garis besar, kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) adalah simulasi dari kecerdasan yang dimiliki oleh manusia yang dimodelkan di dalam mesin dan diprogram agar bisa berpikir seperti halnya manusia. Dengan kata lain AI merupakan sebuah pendekatan yang memungkinkan sebuah sistem komputer yang bisa melakukan pekerjaan-pekerjaan yang umumnya memerlukan tenaga manusia atau kecerdasan manusia untuk menyelesaikan pekerjaan tersebut.
AI sendiri merupakan teknologi yang sangat bergantung pada data sebagai dasar pengetahuan yang dimilikinya, sama seperti manusia. AI membutuhkan pengalaman dan data supaya kecerdasannya bisa lebih baik lagi. Poin penting dalam proses AI adalah learning, reasoning dan self correction.
Jika kamu masih bingung dari cara kerja AI, mari kita ambil salah satu contoh yaitu AlphaGo. Saat awal dikembangkan ia diberi 100 ribu data pertandingan Go untuk dipelajari.
Kemudian, AlphaGo akan bermain Go bersama dengan dirinya sendiri dan setiap dia kalah dia akan memperbaiki cara ia bermain dan proses bermain ini akan diulang sampai jutaan kali.
Salah satu kelebihan AI dibanding manusia adalah AI yang dimiliki oleh AlphaGo tadi adalah manusia hanya dapat bermain satu kali dalam satu waktu. Sedangkan AI bisa mensimulasikan beberapa pertandingan pada satu waktu secara bersamaan. Sehingga proses belajar dan pengalamannya juga bisa lebih banyak dibanding manusia. Hal ini terbukti ketika AlphaGo bermain dengan juara dunia Go pada tahun 2016 ia bisa menjadi pemenangnya.
Secara garis besar sebuah kecerdasan buatan dapat melakukan salah satu dari keempat faktor berikut.
1. Acting humanly, sistem yang dapat bertindak layaknya manusia.
2. Thinking humanly, sistem yang bisa berpikir seperti halnya manusia.
3. Think rationally, sistem yang mampu berpikir secara rasional.
4. Act rationally, sistem yang mampu bertindak secara rasional.
Materi 3.2
Konvulusi Matriks
Konvolusi matriks secara garis besar merupakan operasi matematis seperti operasi dua bilangan yaitu 2 × 2 = 4 dan 3+5 = 8
Operasi antara dua buah matriks yaitu matrix gambar dan matrix kernel.
Image Kernel
5 3 3
3 3
5
Kernel harus dirotasikan 180 terlebih dahulu sebelum kita memulai operasi. Tapi karena di contoh ini kernelnya symmetric, maka bisa kita abaikan untuk kali ini.
Image Kernel
Fokus ke bagian yang ini dulu
5 3 3 3
3 3 bagian yang ini lupakan dulu
5
100 100 100 200 200
100 100 100 200 200
50 50 50 100 100
50 50 50 100 100
50 50 50 100 100
1 2 1
2 4 2
1 2 1
1 2 1
2 4 2
1 2 1
200 200
200 200
100 100
100 100
100 100
100 100 100
100 100 100
50 50 50
50 50 50
50 50 50
3
Elemen pertama pada image dikali dengan elemen pertama pada kernel yaitu 100 × 1 = 100.
Begitu juga dengan elemen kedua sampai dengan elemen 9 100 × 1 = 100
100 × 2 = 200 100 × 1 = 100 100 × 2 = 200 100 × 4 = 400 100 × 2 = 200 50 × 1 = 50 50 × 2 = 100 50 × 1 = 50 +
1400 : 16 (jumlah seluruh di dalam kernel) = 87,5 hasilnya disimpan pada matrik yg baru Image Kernel New Image
Nilai elemen pada sebuah matriks image (gambar) disebut sebagai pixel. Semakin besar nilai pixel, maka semakin terang gambar / image-nya.
Smooth filter
1 1 1
1 1 1
1 1 1
100 100 100 200 200 100 100 100 200 200
50 50 50 100 100
50 50 50 100 100
50 50 50 100 100
1 2 1
2 4 2
1 2 1 87 109 14
7
62 78 10
9 50 62 87
Kernel dengan nama smooth filter merupakan kernel yang akan menghasilkan gambar yang lebih halus. Kernel ini berukuran 3x3 dengan masing-masing nilai elemennya adalah 1.
