Deskripsi :

Perkembangan kecerdasan buatan telah mengubah cara manusia bekerja, belajar, dan mengambil keputusan. Di balik berbagai teknologi cerdas tersebut, terdapat konsep-konsep dasar machine learning dan neural network yang menjadi fondasi utama sistem modern. Buku Kecerdasan Buatan Untuk Pemula: Konsep, Logika, dan Studi Kasus pada Neural Network menghadirkan panduan pembelajaran yang sistematis dan aplikatif untuk memahami dasar-dasar kecerdasan buatan dari tingkat pemula hingga menengah.

Buku ini membahas konsep artificial intelligence, machine learning, dan neural network secara bertahap, dimulai dari fondasi matematika yang sederhana, struktur neuron tiruan, perceptron, fungsi aktivasi, hingga proses training menggunakan loss function dan gradient descent. Selain itu, pembaca juga diperkenalkan pada evaluasi model, analisis kesalahan, serta rangkaian studi kasus terapan yang disusun secara bertahap, mulai dari regresi sederhana untuk prediksi harga rumah, nilai ujian, dan berat badan, klasifikasi biner dan multi-kelas menggunakan logistic regression dan softmax, evaluasi model dengan dataset nyata, hingga pengenalan deep learning melalui klasifikasi citra menggunakan CNN pada MNIST dan CIFAR-10, residual network sederhana, serta transfer learning berbasis ResNet untuk klasifikasi gambar nyata. Seluruh pembahasan dilengkapi dengan ilustrasi, tabel, persamaan yang relevan, serta contoh implementasi menggunakan bahasa pemrograman Python yang dapat langsung dipraktikkan. Untuk mendukung pembelajaran yang lebih aplikatif, buku ini juga menyediakan kode program pada setiap studi kasus sehingga pembaca dapat mencoba, memodifikasi, dan mengevaluasi model secara mandiri. Kode-kode tersebut dirancang agar dapat dijalankan baik pada lingkungan Python lokal maupun melalui Google Colab, sehingga proses belajar menjadi lebih mudah diakses, interaktif, dan sesuai untuk pembelajaran mandiri maupun kegiatan praktikum di kelas.

Disusun sebagai buku ajar yang bersifat tutorial sebagai panduan praktis sekaligus bahan pengantar yang mudah dipahami, buku ini ditujukan bagi mahasiswa diploma tiga (DIII), diploma empat (DIV), strata satu (S1), dosen, guru, praktisi pemula, maupun masyarakat umum yang tertarik mempelajari dasar-dasar artificial intelligence, machine learning, dan neural network. Buku ini tidak hanya menjelaskan teori, tetapi juga mengajak pembaca memahami bagaimana model kecerdasan buatan bekerja secara matematis dan komputasional. Dengan pendekatan yang terstruktur dan mudah diikuti, pembaca akan memperoleh gambaran utuh mengenai alur pembangunan model machine learning, mulai dari dataset hingga evaluasi dan interpretasi hasil. Melalui penyajian yang ringkas, jelas, dan aplikatif, buku ini diharapkan menjadi pintu masuk untuk mengeksplorasi dunia artificial intelligence secara lebih mendalam.