Penulis : 
Ir. Andi Prayogi, S.Kom., M.Kom
Ratu Mutiara Siregar, S.Kom., M.Kom
Raden Aris Sugianto, S.Kom., M.Kom
Assoc. Prof. Dr. Muhamad Iqbal, S.Kom., M.Kom
Assoc. Prof. Dr. Zulham, S.Kom., M.Kom
 
Judul Buku : Memahami Machine Learning Melalui Jaringan Saraf Tiruan

Kode Buku : P789

Ukuran: 15,5 cm x 23 cm
Jml Hal: 124 hlm
No. ISBN: 
Terbit: -
Harga: -
Penerbit Buku Sonpedia

Sinopsis :
Jaringan Saraf Tiruan (JST) merupakan salah satu fondasi penting dalam perkembangan Machine Learning dan kecerdasan buatan modern. Buku ini membahas JST secara menyeluruh, mulai dari konsep dasar neuron, struktur jaringan, fungsi aktivasi, forward propagation, backpropagation, gradient descent, hingga fungsi kerugian dan landasan matematis pembelajaran.

Pembahasan dilanjutkan dengan evolusi berbagai arsitektur, seperti Feedforward Neural Network, Convolutional Neural Network (CNN), Recurrent Neural Network (RNN), LSTM, Autoencoder, Generative Adversarial Network (GAN), hingga Transformer. Setiap arsitektur dijelaskan berdasarkan karakteristik data, tujuan, serta konteks penggunaannya.

Buku ini juga mengulas penerapan JST dalam computer vision, sistem rekomendasi, bahasa dan suara, kedokteran, kendaraan otonom, penerjemahan, dan keamanan siber. Pembahasan diperluas pada perkembangan Large Language Model (LLM), ChatGPT, serta Agen AI yang mencakup tokenisasi, embedding, pretraining, RAG, tool calling, orkestrasi agen, human-in-the-loop, dan guardrail.

Selain kemampuan teknologi, buku ini membahas keterbatasan JST, seperti overfitting, kebutuhan data, biaya komputasi, black box, bias, etika, efficient AI, edge AI, hingga quantum machine learning. Buku ini ditujukan bagi mahasiswa, dosen, peneliti, praktisi teknologi, dan pembaca lintas bidang yang ingin memahami JST secara utuh.