Di mesin pencarian, banyak informasi tentang panduan mempelajari AI atau artificial intelligence. Mungkin Anda adalah salah satu orang membutuhkan informasi tersebut. Sebelum mempelajari, Anda perlu menentukan tujuannya karena hal ini akan memengaruhi materi atau sumber informasi yang harus dipelajari, terutama bagi pemula atau Anda yang tidak memiliki latar belakang pendidikan di bidang teknologi.
Memahami Artificial Intelligence
Artificial intelligence adalah teknologi transformatif yang memungkinkan mesin melakukan tugas pemecahan masalah seperti manusia.
Salah satu metode untuk menjalankannya dengan machine learning. Satu dari banyak metode machine learning adalah deep learning yang menciptakan apa yang disebut nested structures. Sering kali definisi tersebut membingungkan pengguna teknologi, tetapi konsep terluasnya adalah AI.
Kesalahan umum yang dilakukan oleh pemula adalah melewatkan dasar machine learning dan langsung terjun ke deep learning. Jika ingin memperdalam pemahaman tentang AI, Anda perlu memahami cara kerja machine learning terlebih dahulu, karena ini mempelajari pola dalam data, kemudian beralih mempelajari struktur bertingkat.
Ada tiga metode pembelajaran dalam machine learning, yang masing-masing dapat digunakan tergantung pada sifat masalahnya.
1. Supervised learning
Supervised learning merupakan metode yang memberikan serangkaian pertanyaan dan jawaban yang benar sebagai data serta mempelajari aturan untuk mendapatkan jawaban yang benar. Contohnya, memprediksi penjualan bulan depan berdasarkan data penjualan sebelumnya atau untuk menentukan apakah email yang diterima adalah spam.
2. Unsupervised learning
Ini ialah metode di mana AI diizinkan untuk menemukan sendiri struktur dan karakteristik yang melekat dalam sejumlah besar data tanpa diberi jawaban yang benar. Hal ini berguna untuk menemukan pola yang tidak diketahui, seperti mengelompokkan tren pelanggan dari data pembelian.
3. Reinforcement learning
Ini adalah metode mengulangi proses uji coba secara mandiri guna mempelajari tindakan yang akan menghasilkan skor tertinggi. Teknik ini digunakan ketika solusi ditemukan dalam situasi kompleks, seperti AI untuk permainan dan kontrol pergerakan robot.
Beberapa tahun ini, penyedia perangkat lunak terus berkembang di seluruh dunia, maka tak ada salahnya jika pencari kerja hingga karyawan mencari panduan mempelajari AI. Pasalnya, tak sedikit perangkat lunak telah mengadopsi teknologi AI hampir di semua bidang kerja, mulai dari teknologi, komunikasi, bidang penjualan, pemasaran, keuangan, hingga human resources atau people and culture.
Adapun manfaat mempelajari AI, yaitu:
- Menambah atau meningkatkan keterampilan di bidang teknologi
- Meningkatkan produktivitas kerja melalui otomatisasi sehingga menyederhanakan pekerjaan
- Mempertimbangkan untuk mengubah karier di masa depan karena penguasaan keterampilan yang bersinggungan dengan AI
- Meningkatkan nilai di pasar kerja serta memiliki pilihan karier yang luas
Contoh penggunaan teknologi AI, antara lain:
- Pengenalan dan pembuatan gambar: membuat sistem pengenalan wajah untuk ponsel pintar dan menghasilkan gambar dari instruksi verbal
- Pemrosesan bahasa alami: alat penerjemahan, AI percakapan, dan pembuatan ringkasan
- Pengenalan dan sintesis suara: smart speaker untuk memberikan instruksi kepada pembicara, membuat notulen rapat secara otomatis, dan mereproduksi suara orang tertentu
- Prediksi dan inferensi: memprediksi harga saham berdasarkan data masa lalu, prakiraan cuaca, dan rekomendasi produk di situs e-commerce
Next: 3 Kiat Membangun Keterampilan AI Bagi Pencari Kerja
4 Metode Pembelajaran AI
Belajar hal baru tak mengenal usia maupun profesi. Anda yang telah bertahun-tahun bekerja di bidang HR atau siswa yang ingin melanjutkan ke pendidikan lebih tinggi dapat mempelajari tentang AI. Ada beberapa metode untuk mempelajari AI, Anda pilih tergantung pada waktu, anggaran, dan tujuan.
1. Belajar mandiri
Anda dapat belajar sendiri dengan menyesuaikan waktu dan biaya melalui situs pembelajaran atau materi pengajaran yang tersedia di berbagai platform, baik yang berbayar maupun gratis. Di sini, Anda akan mempelajari materi dasar hingga praktik secara daring.
Jika ingin menguasai materi dengan cepat, maka Anda perlu membuat rencana pembelajaran dan disiplin mengikutinya. Misalnya, belajar membuat prompt sebagai materi presentasi sesuai topik yang akan dibawakan.
2. Lembaga pelatihan
Jika Anda berkeinginan mempelajari AI lebih dalam, pertimbangkan belajar di lembaga pendidikan, seperti tempat kursus, karena sang pengajar akan memberikan kurikulum yang sistematis sehingga Anda mudah mempelajarinya. Di sini, Anda dapat langsung mengajukan pertanyaan dan mendapatkan jawaban dari ahlinya.
3. Tes
Bagi pemula, Anda dapat menempuh tes minat dan bakat atau personality assessment untuk mengetahui bidang pendidikan atau jalur karier yang akan diambil selanjutnya. Pertimbangkan hasil tes untuk memilih kursus atau pendidikan yang menunjang karier Anda.
4. Belajar bersama komunitas
Belajar dengan beberapa orang dengan minat sama atau komunitas memungkinkan Anda berinteraksi dengan orang-orang yang berpengalaman di bidangnya serta sesama pembelajar baru. Bahkan Anda dapat memperoleh informasi tentang tren, kesulitan dan cara menyelesaikannya, atau alat pembelajaran yang direkomendasikan, sehingga upaya ini memperluas wawasan Anda.
Next: Memahami Blue Collar dan Pengaruh Teknologi
6 Panduan Mempelajari AI bagi Pemula
Memiliki panduan mempelajari AI membantu Anda untuk memahami bagaimana setiap alat bekerja dan apa perannya dengan benar. Dari mana memulai belajar AI bagi pemula?
1. Tetapkan tujuan
Bila tujuan Anda belajar ingin mengetahui tentang AI, maka cakupan materi yang perlu dipelajari akan sangat luas dan bukan tidak mungkin Anda akan “tersesat” di tengah jalan. Sebaiknya, Anda menetapkan tujuan spesifik, misalnya:
- Bagi HRD, Anda ingin menguasai fitur HRIS sehingga menunjang kinerja
- Bagi sales person, Anda dapat memahami pengumpulan data dan mengklasifikasikan data bisnis secara otomatis
- Bagi investor, Anda ingin mencoba prediksi harga saham
Semakin jelas tujuan Anda, semakin efisien pembelajaran dan semakin mudah untuk mempertahankan motivasi belajar.
2. Pahami cara kerja AI
Sebelum mulai menulis kode, Anda perlu memahami konsep tentang cara kerja machine learning dan terminologi yang digunakan dalam pengembangan. Cara ini membantu pemahaman Anda guna mempelajari pemrograman atau matematika di kemudian hari, terlebih jika Anda ingin melakukan coding mulai dari awal.
3. Pengetahuan matematika dasar
Ada logika matematis di balik AI, jadi pemula tidak perlu memahami matematika tingkat ahli sejak awal. Anda bisa melihat matematika tingkat sekolah menengah untuk memahami rumus yang berguna dalam pemrograman.
Konsep matematika dalam pembelajaran AI, yaitu:
- Diferensiasi atau integrasi: digunakan dalam perhitungan untuk meminimalkan kesalahan model dan meningkatkan akurasi
- Aljabar linear (matriks): memproses sejumlah besar data dengan kecepatan tinggi
- Statistik dan probabilitas: mengidentifikasi tren dalam data dan menentukan akurasi prediksi
4. Kuasai bahasa pemrograman
Anda yang ingin menguasai bahasa pemrograman, mempelajari Python yang memiliki sintaks sederhana sehingga mudah dibaca dan ditulis oleh pemula serta memiliki berbagai macam buku panduan. Selain itu, kuasai variabel, percabangan bersyarat (if), pemrosesan perulangan (for), dan definisi fungsi. Penting untuk memahami bagaimana komputer berperilaku sesuai dengan kode yang Anda tulis.
5. Gunakan bahasa sederhana
Python memiliki bahasa seperti Scikit-learn, yang memungkinkan pembuatan model AI hanya dengan beberapa baris kode, tanpa harus menulis rumus matematika yang kompleks. Jadi, Anda perlu menggunakan bahasa sederhana untuk membuat prediksi atau menulis kode untuk membuat sesuatu yang bergerak dalam proses belajar.
6. Pahami teknologi pendukung
Memahami teknologi pendukung sangat penting jika ingin membuat aplikasi web atau menjalankannya secara otomatis secara berkala, bukan hanya dijalankan oleh sistem di laptop atau komputer.
Contohnya, di tempat kerja, Anda perlu menguasai SQL untuk menyimpan dan mengambil data serta AWS atau GCP guna menjalankan sistem berbasis cloud. Dengan mempelajari cara mengekstrak dan memproses data menggunakan SQL serta menerapkan AI di cloud, Anda akan memperoleh lebih banyak keterampilan praktis yang dapat digunakan di lapangan.
Bagi Anda yang sedang mencari peluang baru, klik laman ini.
