AI singkatan Artificial Intelligence atau Kecerdasan Artifisial (KA), merupakan teknologi yang dirancang untuk membuat sistem komputer mampu meniru kemampuan intelektual manusia, yang memungkinkan komputer untuk belajar dari pengalaman, mengidentifikasi pola, membuat keputusan, dan menyelesaikan tugas-tugas kompleks dengan cepat dan efisien.
Dalam perkembangannya, KA mencakup berbagai subbidang, antara lain :
- Pembelajaran Mesin (machine learning), berfokus pada pembelajaran sistem dari data tanpa melakukan pemrograman secara eksplisit
- pembelajaran mendalam (deep learning), menggunakan jaringan syaraf tiruan dengan banyak lapisan mendalam untuk mempelajari pola dari data yang jumlahnya banyak dan dapat digunakan untuk menyelesaikan beberapa tugas kompleks, seperti klasifikasi gambar, deteksi objek, dan segmentasi gambar
- KA generatif, dapat menghasilkan teks, gambar, dan suara baru berdasarkan pola yang dipelajari dari data latih yang sudah ada
- model bahasa besar (large language models), mampu memahami dan menghasilkan teks dengan tingkat kualitas yang mendekati manusia sehingga membuka berbagai peluang dalam bidang pendidikan dan penelitian
Cakupan KA secara visual dapat dilihat pada gambar di dibawah ini :
Aplikasi AI telah menghadirkan kemajuan yang luar biasa dalam berbagai aspek kehidupan kita, berikut cara membuat aplikasi Artificial Intelligence (AI), yaitu :
- Menentukan Tujuan AI, misalnya :
- Chatbot untuk layanan pelanggan
- Model pengenalan gambar atau suara
- Sistem rekomendasi (misalnya rekomendasi film atau produk)
- Mengumpulkan dan Menyiapkan Data, meliputi :
- Kumpulkan Data: Data bisa berupa teks, gambar, suara, atau angka dari berbagai sumber
- Bersihkan Data: Pastikan data tidak mengandung kesalahan atau informasi yang tidak relevan
- Label Data (jika perlu): Jika menggunakan supervised learning, data perlu diberi label agar AI bisa belajar dari contoh yang diberikan
- Memilih Algoritma AI, misalnya :
- Machine Learning untuk prediksi dan klasifikasi (contoh: regresi linear, decision tree, random forest).
- Deep Learning untuk analisis gambar dan suara (contoh: Convolutional Neural Network, Recurrent Neural Network).
- Natural Language Processing (NLP) untuk pemrosesan bahasa alami (contoh : model transformer seperti GPT dan BERT)
- Memilih dan Menggunakan Perangkat Lunak atau Framework AI, misalnya :
- Python : Bahasa pemrograman utama untuk AI.
- TensorFlow dan PyTorch : Framework deep learning yang banyak digunakan.
- Scikit-Learn : Library untuk machine learning klasik.
- OpenCV : Untuk pemrosesan gambar dan visi komputer
- Platform AI : Google Cloud AI, Amazon Web Services (AWS) AI, Microsoft Azure AI
- Melatih Model AI, meliputi :
- Membagi Data : Pisahkan data menjadi data latih (training) dan data uji (testing).
- Melatih Model : Gunakan data latih untuk mengajarkan AI bagaimana menyelesaikan tugas tertentu.
- Evaluasi Model : Gunakan data uji untuk mengukur seberapa baik model AI bekerja
- Mengoptimalkan dan Meningkatkan Model, meliputi :
- Menggunakan dataset yang lebih besar atau lebih berkualitas.
- Menyesuaikan parameter model (hyperparameter tuning).
- Menggunakan teknik regularisasi untuk menghindari overfitting
- Menerapkan AI ke Aplikasi Nyata, meliputi :
- Mengintegrasikan AI ke dalam aplikasi web atau mobile.
- Menggunakan AI dalam sistem otomatisasi bisnis.
- Menyediakan AI sebagai API atau layanan berbasis cloud