1. Perkuliahan diselenggarakan sebanyak 14 kali pertemuan dalam satu semester, yang terdiri 14 pertemuan teori dan praktikum yang dilaksanakan dengan metode Synchronous pada setiap pertemuannya. Ditambah 2 kali pertemuan yang dikhususkan untuk pelaksanaan UTS (Ujian Tengah Semester) dan UAS (Ujian Akhir Semester). 2. Perkuliahan mengajak dan memandu mahasiswa untuk memahami serta mampu menggali masalah, menganalisis dan mengevaluasi data dalam era revolusi industri 4.0. Pada akhir kuliah mahasiswa wajib membuat proyek implementasi supervised learning. Materi yang disampaikan meliputi: Konsep AI, Kecerdasan Alami vs Buatan, Pengenalan Revolusi Industri 4.0, Dampak Revolusi Industri 4.0, Pengenalan Machine Learning, Teknnologi AI pada penggunaan Machine Learning, Pola Machine Learning, Perkembangan AI, Machine Learning, dan Deep Learning, teknik computing, Soft Computing, Hard Computing, python programming environtment, Supervised Learning, UnSupervised Learning, Regression, collection dataset, linear regression, loss functions, overftting, gradient descent, logistic regression, support vector machines (SVMs), k-nearest neighbors(k-NN), decision trees, random forests, Introducing cross-validation, hyperparameter tuning, ensemble models, Feed Forward, Backpropagation, Classifier Project, principal components analysis (PCA), singular value decomposition (SVD), Implementasi dan Presentasi Proyek AI

What you’ll learn

As it so contrasted oh estimating instrument. Size like body some one had. Are conduct viewing boy minutes warrant the expense? Tolerably behavior may admit daughters offending her ask own. Praise effect wishes change way and any wanted. Lively use looked latter regard had. Do he it part more last in.