Recent Blog post
Archive for Oktober 2019
Pengertian
adalah kecerdasan yang ditambahkan kepada suatu sistem yang bisa diatur dalam konteks ilmiah atau bisa disebut juga intelegensi artifisial yang didefinisikan sebagai kecerdasan entitas ilmiah. Andreas Kaplan dan Michael Haenlein mendefinisikan kecerdasan buatan sebagai “kemampuan sistem untuk menafsirkan data eksternal dengan benar, untuk belajar dari data tersebut, dan menggunakan pembelajaran tersebut guna mencapai tujuan dan tugas tertentu melalui adaptasi yang fleksibel”. Sistem seperti ini umumnya dianggap komputer. Kecerdasan diciptakan dan dimasukkan ke dalam suatu mesin (komputer) agar dapat melakukan pekerjaan seperti yang dapat dilakukan manusia. Beberapa macam bidang yang menggunakan kecerdasan buatan antara lain sistem pakar, permainan komputer (games), logika fuzzy, jaringan saraf tiruan dan robotika.
Contoh teknologi sistem cerdas di kehidupan sehari hari adalah lampu lalu lintas yang mengendalikan arus lalu lintas yang terpasang di persimpangan jalan, tempat penyeberangan pejalan kaki (zebra cross), dan tempat arus lalu lintas lainnya. Lampu ini yang menandakan kapan kendaraan harus berjalan dan berhenti secara bergantian dari berbagai arah. Pengaturan lalu lintas di persimpangan jalan dimaksudkan untuk mengatur pergerakan kendaraan pada masing-masing kelompok pergerakan kendaraan agar dapat bergerak secara bergantian sehingga tidak saling mengganggu antar-arus yang ada.
Contoh teknologi sistem cerdas yang sedang populer dan kerap digunakan oleh banyak orang pada masa sekarang adalah:
1. Natural Language generation; IBM Watson text to speech, Amazon polly, Google cloud)
2. speech recognition; dragon, braina
3. machine learning platforms; tensorflow, Amazon Machine Learning
4. deep learning; Keras, Sonnet, Pytorch
Keras framework
Keras adalah sebuah open-source sebuah neural-network yang ditulis dengan Python, yang mampu berjalan di atas TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano, atau PlaidML. Dirancang untuk memungkinkan eksperimen cepat dengan neural-network yang lebih mendalam, dan difokuskan untuk menjadi lebih mudah digunakan, modular, dan dapat dikembangkan. Program ini masih dikembangkan sebagai bagian dari upaya penelitian proyek ONEIROS (Sistem Operasi Robot Cerdas Elektronik Neuro tanpa ujung), Penemu dan pengembang utamanya adalah François Chollet, seorang insinyur Google. Chollet juga adalah penulis model neural-network dalam XCeption. Framework ini diimplementasikan ke dalam program Google TensorFlow dan untuk mengembangkan model pembelajaran yang mendalam terlepas dari backend komputasi yang digunakan.
Referensi :
https://id.wikipedia.org/wiki/Kecerdasan_buatan
https://blog.adext.com/artificial-intelligence-technologies-2019/
https://towardsdatascience.com/top-10-best-deep-learning-frameworks-in-2019-5ccb90ea6de
https://www.g2.com/categories/natural-language-generation-nlg
https://www.sodapdf.com/blog/best-voice-recognition-software/
https://en.wikipedia.org/wiki/Keras
http://hackernoon.storage.googleapis.com/interview-with-the-creator-of-keras-ai-researcher-fran%C3%A7ois-chollet-823cf1099b7c
https://blog.keras.io/
