Salam sejahtera untuk kita semua dan Selamat datang di kelas mata kuliah ELEMEN KECERDASAN BUATAN  untuk para Mahasiswa Semoga selalu dalam keadaan sehat walafiat dan dalam Lindungan Allah SWT.

Mata kuliah ELEMEN KECERDASAN BUATAN memiliki Bobot SKS sebesar 2 SKS (Teori) dan  perkuliahan akan dilaksanakan selama 16 kali pertemuan atau 16 minggu.

Selamat mengikuti perkuliahan ini dengan baik, dan tetap  semangat !!

Wassalamu'alaikum Wr. Wb

Wassalamu'alaikum Wr. Wb

NURJOKO

Deskripsi Matakuliah :

Mata kuliah Elemen Kecerdasan Buatan membekali mahasiswa dengan pemahaman dasar mengenai konsep, prinsip, dan penerapan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) dalam berbagai bidang. Materi perkuliahan mencakup definisi dan ruang lingkup AI, sejarah dan perkembangannya, serta pengenalan terhadap teknik-teknik utama seperti machine learning, search and planning, natural language processing, computer vision, dan decision making.

Selain memahami teori, mahasiswa juga akan mempelajari contoh nyata penerapan AI, seperti mobil otonom, sistem rekomendasi konten, pengenalan wajah, serta penggunaan AI dalam bidang kesehatan, pendidikan, dan bisnis. Mahasiswa diajak untuk menganalisis dampak sosial, etika, dan tantangan yang muncul dari penerapan AI di masyarakat.

Melalui kuliah, diskusi, dan tugas berbasis studi kasus, mata kuliah ini diharapkan dapat:

1. Memberikan landasan konseptual tentang AI dan elemen-elemennya.
2. Mengembangkan kemampuan kritis dalam mengevaluasi aplikasi AI.
3. Menumbuhkan kesadaran etis dalam pemanfaatan teknologi AI untuk kepentingan masyarakat.

Model Asesment  dan bobot penilaian

Peserta didik akan dievaluasi penguasaannya dan pemahamannya terhadap materi kuliah dengan menggunakan pendekatan sebagai berikut :

 1.      Presensi Kehadiran (20%)

2.      Tugas Mandiri (20%)

3.      Ujian Tengah Semester (20%)

4.      Ujian Akhir Semester (20%)

Assalamualaikum Wr.. Wb.

Selamat Pagi dan salam sejahtera untuk para Mahasiswa Semoga selalu dalam keadaan sehat walafiat dan dalam Lindungan Allah SWT Tuhan yang Maha Kuasa.

Selamat bergabung di kelas Mata kuliah Pengantar Sains Data pada Program Studi Sains Data  Fakultas Ilmu Komputer, IIB DARMAJAYA.

Dalam matakuliah ini, kita akan membahas konsep dasar sains data dan perannya dalam berbagai sektor, serta bagaimana sains data memengaruhi kehidupan kita sehari-hari. Sains data sebagai salah satu bidang yang paling dinamis dan berpengaruh dalam ilmu pengetahuan dan industri telah mendorong pemahaman dan pengambilan keputusan berdasarkan data. Sains data telah mengubah cara kita memandang informasi dan membantu kita mengeksplorasi dunia dengan cara yang baru dan lebih mendalam.

Selamat mengikuti perkuliahan ini dengan baik, dan  Tetap semangatΓǪ !!

Wassalamu'alaikum Wr. Wb

Nurjoko, S.Kom., M.T.I

Deskripsi Matakuliah:

Pengantar Sains Data merupakan mata kuliah yang secara komprehensif mempelajari konsep-konsep dasar, teknik, dan alat yang digunakan dalam analisis data untuk mendapatkan wawasan berarti dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik. Mata kuliah ini memberikan dasar bagi mahasiswa untuk memahami bagaimana data dapat diolah, dipahami, dan dimanfaatkan untuk mengidentifikasi tren, pola, dan informasi berharga dengan berbagai pendekatan.

Capaian Pembelajaran Mata Kuliah (CPMK)

1. Mahasiswa memahami konsep dasar sains data dalam pengambilan keputusan, teknik dan analisis dasar menggunakan statistika, seperti statistika deskriptif dan inferensial.
2. Mahasiswa mampu menjelaskan prinsip-prinsip dasar sains data, termasuk konsep data, preprocessing, analisis, dan interpretasi hasil.
3. Mahasiswa mampu menganalisis kebutuhan analisis data yang spesifik dan memilih metode yang paling sesuai dan tools, seperti klasifikasi, regresi, clustering, atau lainnya.

Struktur Pelaksanaan yaitu : 

Materi ini akan kita pelajari sebanyak 16 kali pertemuan, dimana pertemuan 1-7 pemaparan materi dilanjutkan pertemuan ke 8 evaluasi UTS dan dilanjutkan pemaparan materi 9-15 dilanjutkan dengan pertemuan ke-16 evaluasi UAS. Untuk lebih detail bisa di lihat pada RPS.

Model Asesment  dan bobot penilaian

Evaluasi penguasaan dan pemahaman terhadap materi kuliah menggunakan pendekatan dengan instrumen sebagai berikut :

1.      Presensi Kehadiran (20%)

2.      Tugas Mandiri (20%)

3.      Ujian Tengah Semester (20%)

4.      Ujian Akhir Semester (20%)

5.      Etika (20%)

Pustaka

1.      Introduction to Data Science, Laura Igual dan Santi Segui, Springer: 2017

2.       An Introduction to Data Science, Jefrey Stanton, Syracuse University

3.      PractiotionerΓÇÖs Guide to Data Science, Hui Lin dan Ming LI, 2023