Deskripsi
Matakuliah ini membahas tentang beragam teknik dan metode kecerdasan mesin serta kekurangan, kelebihan, dan aplikasinya yang dapat digunakan untuk memecahkan permasalahan dalam dunia nyata.

Referensi  
Buku Ajar AI | Link | RPS

DAFTAR PUSTAKA
1. Russel, Stuart and Norvig, Peter. 1995. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Prentice Hall International, Inc. (pdf)
2. Suyanto. 2007. Artificial Intelligence: Searching, Reasoning, Planning and Learning. Informatika, Bandung. ISBN: 979-1153-05-1.
SESI

1. Kontrak Kuliah, Definisi kecerdasan mesin  : 
    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. | Link 

2. Beragam aplikasi Artificial Intelligence (AI)  | Link  
    -   Tantangan Sekarang dan masa depan AI | Link 

3. Ruang Masalah  dan Sistem produksi atau operator

4. Metode-metode pencarian 
    - Algoritma Pencarian pada AI | Link
    - Memahami Algoritma Pencarian AI | Link
5. Kriteria performansi metode searching

6. Blind search  ( Breadth First Search (BFS),
    Depth First Search (DFS), Depth Limited Search (DLS), Uniform Cost Search (UCS)
     - Metode Blind search | Link  | Journal 

7. Informed search ( Generate and Test, Hill Climbing, Best First Search (BFS), Varian A* )

8. UTS | Download Soal 

9. Evolutionary : Algoritma Genetika case in Searching
    - Konsep Algoritma Genetika (AG) , Algoritma genetika (AG) adalah metode untuk
      menyelesaikan persoalan optimasi berbasis teori evolusi dalam biologi.
      Algoritma ini bekerja pada populasi calon penyelesaian yang disebut kromosom yang
      awalnya dibangkitkan secara random dari ruang penyelesaian fungsi tujuan. | YTube - Link 

    - Definisi teknik reasoning dan  Fuzzy Set

10. Fungsi Keanggotaan dan Fuzzy Inference System (FIS)
      Aplikasi logika fuzzy yang digunakan ialah Fuzzy Inference System (FIS), yaitu sebuah rancang kerja komputasi berdasarkan konsep himpunan fuzzy yang digunakan sebagai penunjang keputusan. Contoh : Setiap tahun siswa yang lulus jenjang SMA/SMK sederajat berencana untuk meneruskan pendidikan ke perguruan tinggi. | Contoh Fungsi Logic Designer 

11. Model Mamdani | PDF

12. Model Sugeno dan Studi kasus | Mamdani Vs Sugeno

13.-Planning (Penyelesaian masalah menggunakan Planning , Goal-Starck Planning (GSP) dan Constraint Posting )

      -Learning (Definisi Learning, Decision Tree Learning dan Jaringan Syaraf Tiruan)

14. Studi kasus: Masalah dan kasus yang bisa diselesaikan menggunakan Searching, Reasoning, Planning, dan Learning  | lihat

15. Algoritma Genetika case in learning

16. UAS | Download Soal
-----------------------------------------------------------------
Berikut Contoh Akses pertanyaan minta slide materi
melalui browsing :  Chat GPT  | Lihat Hasil di sini

-----------------------------------------------------------------
RPS