Artificial Intelligence IMT-AI

Program Studi Informatika Konsentrasi Artificial Intelligence (IMT-AI)

Kurikulum Informatika UC ditujukan untuk menjawab tantangan perkembangan zaman serta menjadi kekuatan tersendiri dari program Studi Informatika UC. Adapun orientasi kurikulum tersebut adalah berfokus pada perkembangan teknologi komputer dan dunia digital entrepreneurship. Mahasiswa akan dibekali dengan pengetahuan dan kemampuan untuk memulai sebuah usaha rintisan di bidang digital (digital startup), serta mampu berkarir di industri informasi dan komunikasi yang berkembang dengan demikian cepat.

Penyusunan kurikulum telah melewati berbagai tahapan evaluasi dengan melibatkan stakeholders (pemangku kepentingan) serta mempertimbangkan berbagai referensi. Pemangku kepentingan yang dilibatkan antara lain: industri atau dunia kerja, alumni, pimpinan universitas dan fakultas, orang tua mahasiswa, mahasiswa, pengguna lulusan. Selain itu berbagai sumber referensi yang menjadi pertimbangan adalah APTIKOM, Akreditasi – LAM INFOKOM & IABEE, Computing Curricula, Regulasi MBKM, dan berbagai sumber referensi lainnya.

Kondisi pandemi yang berlangsung sejak tahun 2020 nampaknya mendorong inovasi dan menuntut kreativitas dari anak muda untuk mengembangkan solusi yang dapat menyelesaikan masalah sosial. Mahasiswa dituntut untuk melontarkan ide-ide yang kreatif namun masih dapat diimplementasikan dengan teknologi yang saat ini tersedia.

Kurikulum Artificial Intelligence (IMT-AI)

Pada peminatan ini, mahasiswa akan belajar membuat aplikasi mobile dan web dengan menerapkan algoritma dan teknologi artificial intelligence yang saat ini banyak dibutuhkan masyarakat. Mahasiswa akan belajar algoritma serta metode pengembangan sistem kecerdasan buatan yang memanfaatkan Internet of Things (IoT), machine learning, natural language processing, computer vision, Deep Learning, dan sebagainya.

Tidak hanya berupa teori serta konsep, mahasiswa juga akan dibekali dengan materi-materi yang dapat langsung diterapkan untuk menjadi seorang AI Engineer. Mahasiswa akan dibekali pula teknik-teknik untuk pengolahan big data baik dari sisi analisis data, manipulasi data, serta teknik data engineering lain untuk mendapatkan knowledge baru yang dapat berguna untuk bisnis dan masyarakat. Untuk mendukung pengembangan aplikasi berbasis Computer Vision, mahasiswa akan materi mengenai deep learning dan Internet of Things (IoT). Tidak hanya itu, pembekalan mengenai natural language processing juga akan diberikan untuk meningkatkan kompetensi mahasiswa untuk berkarir sebagai AI Engineer. Selain itu mahasiswa juga dapat berkarir sebagai seorang ML engineer dengan pembekalan materi mengenai machine learning yang berguna sebagai core untuk pengembangan aplikasi kecerdasan buatan.

Beberapa konsep dan materi yang akan diberikan terkait dengan konsentrasi Artificial Intelligence antara lain:

  • Big Data: Digitalisasi dan internet memicu peningkatan produksi data secara eksponensial. Data yang berjumlah sangat besar ini jika diolah akan memberikan value yang sangat berharga. Bahkan pada industri 5.0 ini dikenal dengan istilah data-driven business, yaitu perusahaan2 yang model bisnisnya bergantung pada (hasil olahan) data. 
  • Internet of Things: Dalam era serba internet ini, maka perangkat untuk memperoleh data tidak lagi terbatas pada komputer (PC atau laptop) dan smartphone. Dengan bantuan sejumlah sensor, benda-benda di sekitar kita dapat diubah menjadi perangkat cerdas yang dapat, tidak hanya memberikan data, namun juga berinteraksi dengan sistem/perangkat lain. Beberapa perangkat yang sudah semakin dikenal oleh masyarakat adalah jam tangan, lampu, mobil, dan pendingin ruangan. Bukanlah hal tidak mungkin jika tak lama lagi kursi, tempat tidur, bahkan pakaian juga dapat menjadi pintar. Hey.. the internet makes everything smart !
  • Machine Learning: Machine Learning adalah cara komputer belajar agar menjadi pintar dimana data merupakan asupan utamanya. Secara garis besar terdapat tiga tipe metode belajar sebuah komputer, supervised, unsupervised, dan semi-supervised. Masing-masing tentu saja memiliki fungsi dan manfaat yang berbeda, serta memiliki beragam algoritma.
    Machine Learning adalah sub disiplin ilmu komputer serta cabang penting dari Artificial  Intelligence. Tujuannya adalah untuk mengembangkan teknik baru yang memungkinkan komputer untuk belajar dan karenanya menjadi lebih cerdas. Sub disiplin ilmu ini berfokus pada penggunaan data dan algoritma untuk meniru cara manusia belajar, serta secara bertahap meningkatkan akurasinya.
  • Computer Vision: Dengan kamera sebagai mata dan machine learning sebagai otak, maka komputer pun bisa melihat. Melihat di sini berarti dapat mendeteksi bahkan mengenali objek yang ada pada gambar/video. Namun tidak berhenti hanya dapat melihat, komputer juga dapat melakukan sejumlah manipulasi terhadap gambar/video yang dilihat, seperti editing, restorasi, filtering, dan bahkan menciptakan gambar baru.
    Computer vision merupakan bidang ilmu yang bersama dengan kecerdasan buatan (AI) memungkinkan komputer memperoleh informasi yang berarti dari gambar digital, video, dan input visual lainnya, kemudian mengambil tindakan atau membuat rekomendasi berdasarkan informasi tersebut.
    Bidang ini memungkinkan komputer untuk ‘melihat’ dan memahami gambar dan video digital. Tujuannya untuk menarik kesimpulan dari sumber visual dan menerapkannya untuk memecahkan masalah dunia nyata.
    Penerapan Computer Vision memiliki cakupan yang sangat luas, misalnya pengenalan wajah untuk sistem pengawasan dan keamanan, sistem inventaris dan pelacakan pelanggan pada toko ritel, sistem pada kendaraan otonom dan sistem yang digunakan pada bidang kedokteran untuk mendiagnosis penyakit.
  • Natural Language Processing: Jika Computer Vision adalah usaha agar komputer dapat melihat gambar seperti halnya manusia, maka di Natural Language Processing (disingkat NLP) ini komputer berusaha untuk memahami bahasa yang digunakan manusia sehari-hari, baik dalam bentuk tulisan maupun lisan. Dengan demikian, komputer dapat memberikan respon yang sesuai meskipun manusia menyampaikan suatu hal dengan bahasa sehari-hari yang mungkin tidak baku.
    Natural Language Processing merupakan sub disiplin ilmu dari AI yang berfokus pada interaksi antara bahasa manusia dan komputer. Bidang ini menggunakan analitik teks untuk menganalisis struktur kalimat serta interpretasi dan artinya melalui pembelajaran pada komputer. Natural Language Processing menggunakan kemampuan komputer untuk memahami ucapan bahasa manusia. Tujuannya untuk memahami dan menguraikan bahasa manusia untuk digunakan oleh manusia bagi kepentingan tertentu. NLP telah diterapkan dan digunakan dalam kehidupan sehari-hari misalnya dalam bentuk sistem GPS yang dioperasikan dengan suara, digital assistant pada smartphone, perangkat lunak dikte ucapan-ke-teks, chatbot layanan pelanggan, dan peralatan untuk kenyamanan konsumen lainnya.
  • Deep Learning: merupakan sub disiplin ilmu dari AI yang menduplikasi sirkuit syaraf otak manusia untuk memproses data dan membuat pola untuk pengambilan keputusan. Dalam teknologi unik ini, algoritma menggunakan jaringan syaraf tiruan. Beberapa aplikasinya adalah pengenalan suara otomatis, pengenalan gambar, dan prediksi informasi dengan menggunakan data digital.
    Deep Learning memungkinkan banyak aplikasi dan layanan kecerdasan buatan (AI) yang meningkatkan otomatisasi, melakukan tugas analitis dan fisik tanpa campur tangan manusia. Penerapan teknologi Deep Learning terdapat pada produk dan layanan sehari-hari misalnya digital assistant pada smartphone, remote TV yang diaktifkan dengan suara, deteksi penipuan kartu kredit serta teknologi baru seperti mobil yang dapat mengemudi sendiri.

Konsentrasi Full Stack Application Development (IMT-FSD) 

 Klik di sini untuk mendapatkan informasi lebih lanjut tentang Konsentrasi Full Stack Application Development (IMT-FSD) dari Program Studi Informatika Universitas Ciputra Surabaya.

Informatika UC - Konsentrasi Artificial Intelligence (IMT-AI)