Log in to access more pages.
Create an account or log in to continue reading more pages.
Log in
Daftar isi
Kecerdasan Buatan Modern
Dari dasar machine learning, neural network, dan large language model hingga arah riset AGI
Baca setiap bagian secara berurutan. Setiap judul dapat dibuka sebagai dokumen TheoryTrace.
- Cover1
- Hak cipta2
- Petunjuk membaca buku ini3
- Pendahuluan4
- Bab 1: Peta Besar Kecerdasan Buatan5
- Bab 2: Fondasi Matematika untuk AI6
- Bab 3: Data, Representasi, dan Pipeline Pembelajaran7
- Bab 4: Pembelajaran Terawasi8
- Bab 5: Model Klasik Machine Learning9
- Bab 6: Pembelajaran Tak Terawasi dan Representasi Data10
- Bab 7: Evaluasi, Eksperimen, dan Reproduksibilitas11
- Bab 8: Dasar Neural Network12
- Bab 9: Melatih Deep Learning Secara Efektif13
- Bab 10: Computer Vision dengan Convolutional Neural Network14
- Bab 11: Data Sekuensial, RNN, LSTM, dan GRU15
- Bab 12: Natural Language Processing Sebelum Transformer16
- Bab 13: Mekanisme Attention dan Arsitektur Transformer17
- Bab 14: Language Model dan Pretraining Skala Besar18
- Bab 15: Large Language Model dalam Praktik19
- Bab 16: Fine-tuning, Instruction Tuning, dan Alignment20
- Bab 17: Retrieval-Augmented Generation dan Sistem Berbasis Pengetahuan21
- Bab 18: Agentic AI, Tool Use, dan Perencanaan22
- Bab 19: Reinforcement Learning23
- Bab 20: AI Multimodal, Generatif, dan Dunia Nyata24
- Bab 21: Membangun Produk AI yang Andal25
- Bab 22: Interpretabilitas, Etika, dan Tata Kelola AI26
- Bab 23: Menuju AGI: Definisi, Kemampuan, dan Perdebatan Ilmiah27
- Bab 24: Agenda Riset AI Masa Depan28
- Penutup29