Koding dan Kecerdasan Artifisial

Apa itu koding dan mengapa penting?

• Koding adalah jenis olahraga; penting untuk kesehatan fisik.

• Koding adalah proses menulis instruksi untuk program; penting untuk pengembangan perangkat lunak dan inovasi.

• Koding adalah proses memasak; penting untuk nutrisi sehari-hari.

• Koding adalah seni menggambar; penting untuk ekspresi kreatif.

Sebutkan tiga bahasa pemrograman yang umum digunakan!

• Python, Java, JavaScript

• Swift

• Ruby

• C++

Apa itu algoritma dalam konteks pemrograman?

• Algoritma adalah bahasa pemrograman yang digunakan untuk menulis kode.

• Algoritma adalah perangkat keras yang mempercepat proses komputasi.

• Algoritma adalah serangkaian langkah terstruktur untuk menyelesaikan masalah dalam pemrograman.

• Algoritma adalah hasil akhir dari sebuah program yang sudah selesai.

Jelaskan perbedaan antara variabel dan konstanta!

• Variabel dan konstanta memiliki nilai yang sama.

• Konstanta dapat berubah nilainya, sedangkan variabel tetap.

• Variabel dapat berubah nilainya, sedangkan konstanta nilainya tetap.

• Variabel hanya digunakan dalam fungsi, sedangkan konstanta di luar fungsi.

Apa yang dimaksud dengan machine learning?

• Machine learning adalah proses di mana komputer diprogram untuk melakukan tugas tertentu.

• Machine learning adalah metode di mana komputer dapat belajar dari data dan meningkatkan kinerjanya tanpa pemrograman eksplisit.

• Machine learning adalah teknik untuk mengurangi ukuran data tanpa kehilangan informasi.

• Machine learning adalah metode untuk mengontrol perangkat keras secara otomatis.

Sebutkan dua jenis machine learning!

• Semi-supervised learning

• Reinforcement learning

• Supervised learning, Unsupervised learning

• Deep learning

Apa itu dataset dalam machine learning?

• Dataset adalah algoritma untuk mengoptimalkan model.

• Dataset adalah perangkat keras yang digunakan dalam machine learning.

• Dataset adalah proses pengujian model tanpa data.

• Dataset adalah kumpulan data yang digunakan untuk melatih dan menguji model dalam machine learning.

Jelaskan konsep overfitting dalam machine learning!

• Overfitting adalah saat model tidak belajar dari data pelatihan.

• Overfitting terjadi ketika model terlalu sederhana untuk data yang diberikan.

• Overfitting adalah kondisi di mana model tidak terpengaruh oleh data pelatihan.

• Overfitting adalah kondisi di mana model machine learning terlalu menyesuaikan diri dengan data pelatihan, sehingga tidak dapat menggeneralisasi dengan baik pada data baru.

Mengapa etika penting dalam pengembangan AI?

• Etika dapat diabaikan dalam pengembangan AI.

• Etika hanya penting untuk perusahaan besar.

• Etika penting untuk memastikan penggunaan AI yang bertanggung jawab dan adil.

• Etika tidak berpengaruh pada pengembangan teknologi.

Sebutkan satu contoh penyalahgunaan AI!

• Penggunaan AI untuk meningkatkan efisiensi produksi.

• Penggunaan deepfake untuk menyebarkan informasi palsu.

• Penggunaan AI dalam pengembangan game.

• Penggunaan AI untuk analisis data pasar.