Persiapan SAS - Artificial Intelligence

Apa tujuan utama dari pengembangan Artificial Intelligence (AI)?

• Menggantikan manusia di seluruh bidang pekerjaan

• Meningkatkan kemampuan komputer dalam mengambil keputusan

• Mengembangkan perangkat lunak yang tidak memerlukan data

• Menghasilkan data baru tanpa masukan manusia

• Mempercepat produksi hardware

Dalam penerapan AI di sistem kesehatan, salah satu keunggulannya adalah:

• Memberikan diagnosa tanpa masukan dokter

• Memudahkan pasien dalam memilih rumah sakit

• Membantu dokter menganalisis data pasien lebih cepat dan akurat

• Menghapus rekam medis pasien secara otomatis

• Mengurangi biaya pengobatan

Algoritma dalam supervised learning membutuhkan data berupa:

• Data tanpa label

• Data yang berlabel

• Data yang acak

• Data dengan urutan kronologis

• Data yang dirahasiakan

Neural Network bekerja dengan cara meniru sistem:

• Sistem pengolahan data besar

• Jaringan syaraf pada otak manusia

• Jaringan listrik pada komputer

• Sistem perangkat keras komputer

• Pemrosesan gambar

Apa yang membedakan antara AI dan Machine Learning (ML)?

• AI fokus pada perangkat keras, sedangkan ML fokus pada perangkat lunak

• ML adalah subbidang dari AI yang berfokus pada pengembangan algoritma belajar dari data

• AI adalah subbidang dari ML

• ML hanya berfungsi di komputer, sedangkan AI di semua perangkat

• Tidak ada perbedaan antara AI dan ML

Teknologi AI dalam bidang transportasi yang membantu mengurangi kemacetan adalah:

• Peta interaktif

• Mobil listrik

• Sistem navigasi AI berbasis data lalu lintas

• Pengukur kecepatan otomatis

• Lampu lalu lintas

Proses di mana mesin dapat melakukan pembelajaran dari data disebut:

• Supervised learning

• Deep learning

• Data mining

• Machine learning

• Clustering

Kelemahan utama dalam penggunaan AI di dunia kerja adalah:

• Efisiensi kerja meningkat

• Kemudahan komunikasi

• Hilangnya beberapa pekerjaan yang diambil alih oleh mesin

• Produktivitas meningkat

• Teknologi menjadi lebih canggih

Salah satu komponen dasar dalam neural network yang berperan mirip dengan neuron otak manusia adalah:

• Layer

• Node

• Link

• Pixel

• Stream

Apa yang dimaksud dengan unsupervised learning?

• Pembelajaran data dengan bantuan pelabelan data

• Proses belajar di mana sistem tidak menggunakan data historis

• Proses belajar tanpa supervisi atau label pada data

• Pembelajaran berdasarkan input dari pengguna

• Proses yang mengabaikan input data