Minggu, 16 Maret 2025
Minggu, 26 Januari 2025
latop acer a314-21-49wc
Acer Aspire A314-21-49WC/AMD A4-9120E/4GB/1TB/Win10/Black
Spesifikasi :
- AMD APU A4-9120e (1 MB L2 cache, 1.5 GHz,Up To 2.2GHz)
- 14″ HD 1366 x 768 resolution, Anti-Glare
- 4GB DDR4, 1TB HDD
- Non DVD
- AMD Radeon R3 Graphics
- WINDOWS 10 SL
Out of stock
Rp 3.899.000
tema sedekah jariyah
Inilah Bentuk-bentuk Sedekah Jariyah
Sedekah merupakan salah satu amalan yang memiliki tempat istimewa dalam agama Islam. Di antara berbagai bentuk sedekah yang dianjurkan, ada satu yang memiliki keistimewaan khusus, yaitu sedekah jariyah. Sedekah jariyah sendiri merupakan amalan berbagi yang tidak hanya memberikan manfaat bagi penerima dalam jangka waktu singkat, tetapi juga berdampak secara jangka panjang, bahkan ketika pelakunya sudah meninggal dunia.
Apa Itu Sedekah Jariyah?
Bagi Anda yang belum mengetahui definisi sedekah jariyah, janganlah khawaitr. Karena di pembahasan kali ini kami akan meringkas dengan singkat mengenai salah satu amalan yang memiliki keistimewaan di mata Allah SWT ini. Jika merujuk dari Bahasa Arab, kata “Jariyah” sendiri berarti “lanjut” atau “terus menerus”. Jadi bisa didefinisikan bahwa sedekah jariyah adalah suatu sedekah yang pahalanya terus menerus mengalir.
Cakupan sedekah jariyah sangatlah luas. Dari sini bisa kita lihat bahwa pandangan Islam terhadap sedekah benar-benar sangat baik, yaitu untuk memastikan bahwa pembagian harta antara sesama Muslim sangatlah merata. Dengan demikian, konsentrasi kekayaan tidak hanya terpusat pada pihak yang sudah kaya saja.
Bentuk-bentuk Sedekah Jariyah
Sebagaimana yang dijelaskan tadi, bahwa sedekah jariyah memiliki dampak yang luar biasa hebatnya, berupa pahala yang tak henti-hentinya mengalir. Lantas apa sajakah bentuk-bentuk sedekah jariyah? Apakah harus sesuatu yang berjangka panjang manfaatnya? Yuk simak!
Pembangunan Infrastruktur Kemanusiaan
Sebagai investasi berjangka panjang, sedekah jariyah dapat berbentuk suatu infrastruktur kemanusiaan, seperti pembangunan Masjid, sekolah, rumah sakit, sumur, jembatan, dan fasilitas umum lainnya yang memberikan manfaat kepada banyak orang.
Ilmu Pengetahuan
Selain infrastruktur, sedekah jariyah juga bisa berupa ilmu pengetahuan. Caranya adalah dengan mensponsori atau mendukung pendidikan dan penyebaran ilmu pengetahuan, seperti pendirian perpustakaan, pemberian beasiswa, atau penyebaran buku tulis, Qur’an, dsb.
Pertanian
Menanam pohon dan berinvestasi dalam sektor pertanian juga dapat menjadi salah satu bentuk sedekah jariyah. Pasalnya, menanam pohon dan bertani dapat memberikan manfaat ekologi dan ekonomi yang panjang bagi masyarakat di sekitarnya.
Program Sosial
Ada juga sedekah jariyah yang berbentuk program sosial. Bentuk ini biasanya muncul dari suatu kondisi sosial ekonomi masyarakat seperti kelaparan, kekeringan, hingga kemiskinan.
5 Contoh Sedekah Jariyah
Setelah mengetahui definisi singkat hingga bentuk-bentuk sedekah jariyah, kini kami akan memberikan 5 contoh sedekah jariyah yang bisa Anda lakukan untuk keberlangsungan umat di sekeliling kita. Yuk simak contoh-contohnya di bawah ini!
Membangun Masjid
Contoh sedekah jariyah yang pertama adalah mendirikan atau membangun masjid. Selain berguna untuk umat, membangun masjid juga merupakan salah satu upaya untuk mengalirkan pahala yang tidak terputus, bahkan ketika kita sudah meninggal. Hal tersebut dikarenakan, ketika masjid dibangun, maka akan banyak umat Islam yang terbantu dari segi ibadah, sehingga menjadi ladang pahala bagi para pembangunnya.
Membagikan Buku dan Alat Tulis
Salah satu contoh lainnya dari sedekah jariyah adalah membagikan buku dan alat tulis. Mengapa membagikan buku dan alat tulis bisa disebut sebagai amalan sedekah jariyah? Hal tersebut dikarenakan bahwa buku dan alat tulis memiliki dampak berkepanjangan yang bisa memberikan manfaat luas bagi para penggunanya. Maka, selama buku dan alat tulis tersebut terus disalurkan oleh pemberi sedekah, selama itu pula amal jariyah terus mengalir.
Bercocok Tanam dan Berkebun
Bercocok tanam dan berkebun merupakan salah satu bentuk sedekah jariyah, jika tanah yang dimiliki merupakan suatu tanah yang bisa memberdayakan orang-orang atau masyarakat sekitar. Dengan bercocok tanam dan berkebun, Anda bisa memberdayakan tidak hanya satu sektor, namun beberapa sektor di lingkungan sekitar, seperti tanah, tanaman, petani, bahkan warga sekitar dengan hasil panennya.
Penyaluran Air
Terakhir, ada penyaluran air. Air adalah kebutuhan dasar yang sangat penting bagi kehidupan manusia. Dengan membangun infrastruktur air yang terus mengalir, Anda bisa memberikan akses terhadap daya yang vital secara berkelanjutan kepada masyarakat. Maka, pahala yang akan didapatkan dari sedekah tersebut adalah pahala jariyah.
Nah itulah tadi sejumlah definisi singkat dan manfaat dari sedekah jariyah beserta contoh-contohnya. Nah, bagi Anda yang ingin mendapatkan amal jariyah yang tak henti-henti mengalir, yuk tunaikan sedekah jariyah sekarang juga dengan klik tautan ini Wakaf Salman ITB
Kamis, 23 Januari 2025
14 Perbedaan Laptop dan Notebook dari Desain & Spesifikasinya
Jika harus menentukan perbedaan laptop dan notebook, manakah yang akan Anda pilih? Secara umum, fitur masing-masingnya memang hampir sama.
Namun, jika memperhatikan spesifikasinya lebih dalam lagi, terdapat perbedaan notebook dan laptop yang cukup signifikan di antara keduanya.
Adapun salah satu perbedaan tersebut terletak pada prosesornya yang berpengaruh pada kecepatan atau performa sistem operasi.
Nah, pada artikel kali ini, kita akan membahas perbedaan notebook dan laptop, mulai dari spesifikasi dan keunggulannya. Jadi, simak terus ya!
Pengertian Laptop dan Notebook
Apakah notebook sama dengan laptop? Laptop dan notebook sering digunakan secara bergantian untuk merujuk pada komputer portabel, tetapi pada dasarnya, keduanya memiliki perbedaan kecil dalam hal sejarah dan penggunaan:
Pengertian Laptop
Laptop adalah komputer portabel yang dirancang untuk memberikan fungsionalitas yang mirip dengan komputer desktop. Secara umum, laptop memiliki ukuran yang lebih besar, berat, dan memiliki performa yang lebih tinggi dibandingkan notebook. Laptop umumnya dilengkapi dengan berbagai port dan fitur yang lengkap, termasuk kapasitas penyimpanan besar, daya tahan baterai yang lama, dan keyboard yang lebih besar.
Ciri-Ciri Laptop:
- Ukuran Layar: Biasanya antara 13 hingga 17 inci.
- Berat: Cenderung lebih berat, sekitar 1,5 hingga 3 kg.
- Performa: Prosesor, RAM, dan penyimpanan yang lebih tinggi untuk keperluan yang lebih berat seperti gaming atau pekerjaan profesional.
- Daya Tahan Baterai: Biasanya lebih lama, tergantung pada spesifikasi dan penggunaan.
- Port Koneksi: Lebih banyak port seperti USB, HDMI, Ethernet, dan slot kartu SD.
Pengertian Notebook
Notebook adalah varian laptop yang lebih kecil dan lebih ringan. Istilah “notebook” muncul karena perangkat ini awalnya dirancang untuk menggantikan buku catatan (notebook) dengan kemampuan komputasi dasar. Notebook biasanya digunakan untuk tugas-tugas komputasi ringan seperti penelusuran web, pengolahan kata, dan multimedia sederhana.
Ciri-Ciri Notebook:
- Ukuran Layar: Biasanya antara 10 hingga 15 inci.
- Berat: Lebih ringan, sekitar 1 hingga 2 kg.
- Performa: Cenderung lebih rendah dibandingkan laptop, lebih mengutamakan efisiensi daya dan portabilitas.
- Daya Tahan Baterai: Bervariasi, tetapi umumnya cukup untuk penggunaan seharian dengan aplikasi ringan.
- Port Koneksi: Lebih sedikit dan lebih terbatas.
Perbedaan Laptop dan Notebook yang Utama:
- Ukuran dan Berat: Laptop biasanya lebih besar dan berat dibandingkan notebook, yang lebih ringan dan ringkas.
- Performa: Laptop memiliki spesifikasi yang lebih tinggi untuk pekerjaan berat, sedangkan notebook lebih cocok untuk tugas ringan.
- Daya Tahan Baterai: Laptop cenderung memiliki daya tahan baterai yang lebih baik karena kapasitas baterainya lebih besar.
- Port Koneksi: Laptop umumnya memiliki lebih banyak port dan opsi konektivitas dibandingkan notebook.
- Harga: Laptop dengan spesifikasi tinggi biasanya lebih mahal daripada notebook, yang umumnya lebih terjangkau.
Secara keseluruhan, perbedaan antara laptop dan notebook semakin kabur dengan perkembangan teknologi, dan banyak orang menggunakan kedua istilah ini secara bergantian untuk merujuk pada perangkat yang sama.
14 Perbedaan Laptop dan Notebook
Dalam era teknologi yang semakin maju ini, perangkat komputer portabel seperti notebook dan laptop menjadi semakin populer.
Keduanya menawarkan kenyamanan dan mobilitas yang tinggi, sehingga memungkinkan pengguna untuk bekerja, belajar, atau bermain game di mana pun mereka berada.
Meskipun terlihat mirip, notebook dan laptop sebenarnya memiliki perbedaan signifikan dalam hal fitur serta spesifikasinya, berikut penjelasannya:
1. Ukuran Layar
Apa perbedaan laptop dan notebook? Salah satu perbedaan laptop dan notebook yang paling mencolok adalah dimensi layar. Notebook umumnya memiliki layar yang lebih kecil dibandingkan dengan laptop.
Ukuran layar berkisar antara 10 hingga 15 inci. Layar yang lebih kecil menjadikannya lebih mudah dibawa bepergian, namun kurang ideal untuk penggunaan berat yang memerlukan tampilan yang luas.
Sementara laptop memiliki ukuran layar berkisar antara 13 hingga 17 inci. Layar yang lebih besar ini cocok untuk pekerjaan yang membutuhkan ruang visual lebih luas seperti desain grafis, pengeditan video, atau multitasking.
Perbedaan ini tentunya memengaruhi pengalaman visual pengguna, di mana layar laptop yang lebih besar menawarkan lebih banyak ruang kerja dan nyaman untuk multitasking.
2. Dimensi
Apa selanjutnya perbedaan notebook dan laptop? Laptop umumnya memiliki dimensi yang lebih besar dan tebal. Hal ini dikarenakan laptop dirancang untuk memiliki performa yang tinggi dan mendukung berbagai fitur tambahan seperti port lebih banyak dan sistem pendingin yang lebih baik.
Notebook memiliki dimensi yang lebih kecil, lebih tipis, dan ringan. Fokus pada portabilitas dan mudah dibawa ke mana saja, sehingga lebih ringkas dibandingkan laptop.
2. DVD ROM
Keberadaan DVD ROM juga menjadi salah satu perbedaan laptop dan notebook.
Umumnya, laptop dilengkapi dengan perangkat DVD ROM internal yang memungkinkan pengguna untuk membaca dan menulis kepingan kaset.
Di sisi lain, notebook tidak memiliki perangkat DVD ROM bawaan.
Namun, ini bukanlah masalah besar karena kebanyakan aplikasi dan media saat ini dapat diakses secara digital melalui internet.
3. Berat
Perbedaan laptop dan notebook lainnya terletak pada beratnya. Notebook biasanya lebih ringan daripada laptop.
Dalam kisaran berat yang umum, notebook memiliki bobot sekitar 1 hingga 2 kilogram. Sedangkan laptop dapat memiliki bobot antara 3 hingga 5 kilogram.
Bobot yang ringan membuat notebook menjadi pilihan lebih tepat dan nyaman untuk dibawa saat bepergian.
Baca juga: 5 Cara Mengatasi Laptop Stuck di Logo, Kenali Penyebabnya
4. Keyboard
Ukuran keyboard juga menjadi perbedaan laptop dan notebook secara signifikan.
Tak hanya memiliki dimensi yang lebar secara keseluruhan, laptop juga memiliki keyboard lebih besar.
Keyboard yang besar ini membuat penggunaan laptop lebih nyaman saat mengetik, terutama ketika digunakan untuk waktu lama. Di sisi lain, notebook memiliki keyboard yang lebih kecil.
5. Daya Tahan Baterai
Salah satu aspek yang penting dalam perangkat komputer adalah daya tahan baterai.
Laptop umumnya memiliki daya tahan baterai yang lebih pendek, sekitar 4-8 jam, terutama jika digunakan untuk tugas berat. Namun, beberapa model dengan baterai besar dan manajemen daya yang baik bisa bertahan lebih lama.
Notebook biasanya memiliki daya tahan baterai yang lebih lama, bisa mencapai 8-12 jam atau lebih, karena menggunakan prosesor yang lebih hemat daya dan tidak memiliki komponen yang banyak mengonsumsi energi.
Baterai pada laptop biasanya lebih besar dan berat, namun daya tahannya dapat bervariasi tergantung pada merek juga spesifikasinya.
Beberapa laptop mungkin hanya mampu bertahan selama kurang lebih 4 jam sebelum perlu diisi ulang dayanya.
6. Prosesor
Prosesor merupakan salah satu komponen inti dalam komputer yang memengaruhi performa perangkat secara keseluruhan.
Dalam hal ini, laptop umumnya memiliki keunggulan dibandingkan dengan notebook.
Laptop dilengkapi dengan prosesor yang lebih kuat seperti Intel Core i5, i7, i9, atau AMD Ryzen 5, 7, 9. Prosesor ini dirancang untuk menangani aplikasi berat, multitasking, dan bahkan gaming.
Notebook umumnya menggunakan prosesor yang lebih hemat daya seperti Intel Core i3, Intel Pentium, Intel Celeron, atau AMD Ryzen 3. Prosesor ini lebih fokus pada efisiensi daya dan cukup untuk penggunaan sehari-hari seperti browsing, pengolahan kata, dan multimedia ringan.
Sehingga, notebook yang lebih cocok digunakan untuk tugas-tugas ringan seperti browsing web atau mengetik.
7. VGA/Spesifikasi Grafis
Keberadaan kartu grafis atau VGA juga menjadi perbedaan laptop dan notebook.
Laptop umumnya dilengkapi dengan kartu grafis yang lebih canggih, dan memungkinkan pengguna untuk menjalankan aplikasi berat, seperti game atau rendering video.
Laptop biasanya dilengkapi dengan kartu grafis terpisah (dedicated GPU) seperti NVIDIA GeForce atau AMD Radeon, yang memungkinkan penggunaan untuk gaming, desain 3D, atau rendering video.
Notebook menggunakan grafis terintegrasi (integrated GPU) seperti Intel UHD Graphics atau AMD Radeon Vega, yang cukup untuk tugas-tugas komputasi dasar dan pemutaran video, tetapi tidak ideal untuk tugas grafis berat.
Di sisi lain, notebook biasanya menggunakan kartu grafis terintegrasi yang cukup untuk tugas-tugas sehari-hari seperti penampilan multimedia dan tugas produktivitas.
8. Kapasitas RAM
Kapasitas RAM adalah faktor lain dari perbedaan laptop dan notebook. Laptop biasanya memiliki kapasitas RAM yang lebih besar dibandingkan notebook.
Kapasitas RAM yang lebih besar memungkinkan pengguna untuk menjalankan beberapa aplikasi secara bersamaan dengan lancar dan meningkatkan performa sistem secara keseluruhan.
Laptop biasanya dilengkapi dengan RAM yang lebih besar, mulai dari 8 GB hingga 32 GB atau lebih, untuk mendukung multitasking dan aplikasi berat.
Notebook memiliki RAM lebih terbatas, umumnya mulai dari 4 GB hingga 8 GB. Ini cukup untuk tugas sehari-hari, tetapi bisa kurang optimal jika digunakan untuk aplikasi yang lebih intensif.
Di sisi lain, notebook dengan kapasitas RAM lebih kecil mungkin mengalami keterbatasan dalam hal multitasking atau tugas yang berat.
9. Sistem Pendingin
Laptop memiliki sistem pendingin yang lebih canggih dengan lebih banyak kipas dan ventilasi. Hal ini diperlukan untuk mencegah overheating pada prosesor dan GPU yang kuat.
Notebook menggunakan sistem pendingin yang lebih sederhana. Karena spesifikasi yang lebih rendah dan konsumsi daya yang lebih efisien, notebook tidak membutuhkan pendinginan seintensif laptop.
10. Produsen
Laptop diproduksi oleh berbagai produsen besar seperti Dell, HP, ASUS, Acer, Lenovo, dan Apple. Produsen ini menawarkan berbagai model mulai dari kelas pemula hingga kelas atas, dengan berbagai spesifikasi dan fitur.
Notebook juga diproduksi oleh produsen yang sama, tetapi lebih fokus pada model yang portabel dan efisien daya.
Kamis, 26 Desember 2024
Apa yang dimaksud dengan artificial intelligence (AI)?
Apa itu AI?
Aplikasi dan perangkat yang dilengkapi dengan AI dapat melihat dan mengidentifikasi objek. Mereka dapat memahami dan menanggapi bahasa manusia. Mereka dapat belajar dari informasi dan pengalaman baru. Mereka dapat membuat rekomendasi terperinci kepada pengguna dan pakar. Mereka dapat bertindak secara mandiri, menggantikan kebutuhan akan kecerdasan atau intervensi manusia (contoh klasiknya adalah mobil swakemudi).
Namun pada tahun 2024, sebagian besar peneliti dan praktisi AI—dan sebagian besar berita utama terkait AI—berfokus pada terobosan dalam AI generatif (gen AI), sebuah teknologi yang dapat menciptakan teks, gambar, video, dan konten orisinal lainnya. Untuk memahami AI generatif sepenuhnya, penting untuk terlebih dahulu memahami teknologi yang menjadi dasar pembuatan alat AI generatif: machine learning (ML) dan pembelajaran mendalam.
Pelajari cara memilih pendekatan yang tepat dalam menyiapkan kumpulan data dan menggunakan model AI.
Cara sederhana untuk berpikir tentang AI adalah sebagai serangkaian konsep bersarang atau turunan yang telah muncul selama lebih dari 70 tahun:
Tepat di bawah AI, kita memiliki machine learning, yang melibatkan pembuatan model dengan melatih algoritma untuk membuat prediksi atau keputusan berdasarkan data. Ini mencakup berbagai teknik yang memungkinkan komputer untuk belajar dari dan membuat kesimpulan berdasarkan data tanpa secara eksplisit diprogram untuk tugas-tugas tertentu.
Ada banyak jenis teknik atau algoritma machine learning, termasuk regresi linier, regresi logistik, decision trees, hutan acak, mesin vektor dukungan (SVM), k-nearest neighbor (KNN), clustering, dan banyak lagi. Masing-masing pendekatan ini cocok untuk jenis-jenis masalah dan data yang berbeda.
Namun, salah satu jenis algoritma machine learning yang paling populer disebut Neural Networks (atau neural networks buatan). Model Neural networks dibuat mengikuti struktur dan fungsi otak manusia. Neural networks terdiri dari lapisan-lapisan node yang saling terhubung (analog dengan neuron) yang bekerja bersama untuk memproses dan menganalisis data yang kompleks. Neural networks sangat cocok untuk tugas-tugas yang melibatkan identifikasi pola dan hubungan yang kompleks dalam data dalam jumlah besar.
Bentuk paling sederhana dari machine learning disebut pembelajaran yang diawasi, yang melibatkan penggunaan kumpulan data berlabel untuk melatih algoritma untuk mengklasifikasikan data atau memprediksi hasil secara akurat. Dalam pembelajaran yang diawasi, manusia memasangkan setiap contoh pelatihan dengan label output. Tujuannya adalah agar model dapat mempelajari pemetaan antara input dan output pada data pelatihan, sehingga dapat memprediksi label dari data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya.
Pembelajaran mendalam adalah bagian dari machine learning yang menggunakan neural networks berlapis, yang disebut neural networks mendalam, yang mensimulasikan lebih dekat kekuatan pengambilan keputusan kompleks dari otak manusia.
Neural networks dalam mencakup lapisan input, setidaknya tiga tetapi biasanya ratusan lapisan tersembunyi, dan lapisan output, tidak seperti neural networks yang digunakan dalam model machine learning klasik, yang biasanya hanya memiliki satu atau dua lapisan tersembunyi.
Beberapa lapisan ini memungkinkan pembelajaran tanpa pengawasan: mereka dapat mengotomatiskan ekstraksi fitur dari kumpulan big data, tidak berlabel, dan tidak terstruktur, dan membuat prediksi mereka sendiri tentang apa yang diwakili oleh data tersebut.
Karena pembelajaran mendalam tidak memerlukan intervensi manusia, ini memungkinkan machine learning dalam skala yang luar biasa. Ini sangat cocok untuk pemrosesan bahasa alami (NLP), visi komputer, dan tugas-tugas lain yang melibatkan pola dan hubungan kompleks identifikasi yang cepat dan akurat dalam sejumlah besar data. Beberapa bentuk pembelajaran mendalam mendukung sebagian besar aplikasi kecerdasan buatan (AI) dalam kehidupan kita saat ini.
Pembelajaran mendalam juga memungkinkan:
- Pembelajaran semi-diawasi, yang menggabungkan pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi dengan menggunakan data berlabel dan tidak berlabel untuk melatih model AI untuk tugas-tugas klasifikasi dan regresi.
- Pembelajaran yang diawasi sendiri, yang menghasilkan label implisit dari data yang tidak terstruktur, alih-alih mengandalkan set data berlabel untuk sinyal pengawasan.
- Pembelajaran penguatan, yang belajar dengan fungsi coba-coba dan penghargaan, bukan dengan mengekstraksi informasi dari pola yang tersembunyi.
- Pembelajaran transfer, di mana pengetahuan yang diperoleh melalui satu tugas atau kumpulan data digunakan untuk meningkatkan kinerja model pada tugas terkait lainnya atau kumpulan data yang berbeda.
AI Generatif, terkadang disebut "gen AI", mengacu pada model pembelajaran mendalam yang dapat membuat konten orisinal yang kompleks—seperti teks panjang, gambar berkualitas tinggi, video atau audio realistis, dan banyak lagi—sebagai respons terhadap perintah atau permintaan pengguna.
Pada tingkat tinggi, model generatif mengkodekan representasi yang disederhanakan dari data pelatihan mereka, dan kemudian mengacu pada representasi tersebut untuk membuat karya baru yang serupa, tetapi tidak identik, dengan data asli.
Model generatif telah digunakan selama bertahun-tahun dalam statistik untuk menganalisis data numerik. Namun selama dekade terakhir, model ini berevolusi untuk menganalisis dan menghasilkan tipe data yang lebih kompleks. Evolusi ini bertepatan dengan munculnya tiga jenis model pembelajaran mendalam yang canggih:
- Variational autoencoders atau VAE, yang diperkenalkan pada tahun 2013, dan memungkinkan model yang dapat menghasilkan beberapa variasi konten sebagai respons terhadap perintah atau instruksi.
- Model difusi, pertama kali muncul pada tahun 2014, yang menambahkan "noise" pada gambar hingga tidak dapat dikenali, dan kemudian menghapus noise untuk menghasilkan gambar orisinal sebagai tanggapan atas perintah.
- Transformer (juga disebut model transformator), yang dilatih pada data berurutan untuk menghasilkan urutan konten yang diperluas (seperti kata-kata dalam kalimat, bentuk dalam gambar, frame video atau perintah dalam kode perangkat lunak). Transformer merupakan inti dari sebagian besar alat AI generatif yang menjadi berita utama saat ini, termasuk ChatGPT dan GPT-4, Copilot, BERT, Bard, dan Midjourney.
Secara umum, AI generatif beroperasi dalam tiga fase:
- Pelatihan, untuk membuat model dasar.
- Tuning, untuk menyesuaikan model dengan aplikasi tertentu.
- Generation, evaluation, dan tuning lagi, untuk meningkatkan akurasi.
Pelatihan
AI generatif dimulai dengan "model dasar"; model pembelajaran mendalam yang berfungsi sebagai dasar untuk berbagai jenis aplikasi AI generatif.
Model dasar yang paling umum saat ini adalah model bahasa besar (LLM), dibuat untuk aplikasi pembuatan teks. Namun, ada juga model dasar untuk pembuatan gambar, video, suara atau musik, dan model dasar multimodal yang mendukung beberapa jenis konten.
Untuk membuat model dasar, para praktisi melatih algoritma pembelajaran mendalam pada volume besar data mentah yang relevan, tidak terstruktur, dan tidak berlabel, seperti terabyte atau petabyte data teks atau gambar atau video dari internet. Pelatihan ini menghasilkan neural network dengan miliaran parameter—representasi yang dikodekan dari entitas, pola, dan hubungan dalam data—yang dapat menghasilkan konten secara mandiri sebagai respons terhadap permintaan. Ini adalah model dasarnya.
Proses pelatihan ini membutuhkan komputasi intensif, memakan waktu dan mahal. Proses ini membutuhkan ribuan unit pemrosesan grafis (GPU) yang terkluster dan pemrosesan selama berminggu-minggu, yang semuanya biasanya menghabiskan biaya jutaan dolar. Proyek model dasar sumber terbuka, seperti Llama-2 Meta, memungkinkan pengembang gen AI untuk menghindari langkah ini dan biayanya.
Tuning
Selanjutnya, model harus disetel ke tugas pembuatan konten tertentu. Ini dapat dilakukan dengan berbagai cara, termasuk:
- Fine-tuning, yang melibatkan pemberian data berlabel khusus aplikasi model—pertanyaan atau perintah yang kemungkinan besar akan diterima oleh aplikasi, dan jawaban yang benar dalam format yang diinginkan.
- Pembelajaran penguatan dengan umpan balik dari manusia (RLHF), di mana pengguna manusia mengevaluasi keakuratan atau relevansi output model sehingga model dapat memperbaiki dirinya sendiri. Ini bisa sesederhana meminta orang mengetik atau membalas dengan koreksi ke chatbot atau asisten virtual.
Generation, evaluation dan tuning lagi
Pengembang dan pengguna secara berkala menilai output dari aplikasi AI generatif mereka, dan melakukan tuning pada model lebih lanjut, bahkan sesering seminggu sekali, untuk akurasi atau relevansi yang lebih baik. Sebaliknya, model dasar itu sendiri lebih jarang diperbarui, mungkin setiap tahun atau 18 bulan sekali.
Opsi lain untuk meningkatkan kinerja aplikasi gen AI adalah retrieval augmented generation (RAG), sebuah teknik untuk memperluas model dasar untuk menggunakan sumber yang relevan di luar data pelatihan guna menyempurnakan parameter untuk akurasi atau relevansi yang lebih besar.
AI menawarkan banyak manfaat di berbagai industri dan aplikasi. Beberapa manfaat yang paling sering dikutip meliputi:
- Otomatisasi tugas-tugas berulang.
- Insight yang lebih banyak dan lebih cepat dari data.
- Pengambilan keputusan yang ditingkatkan.
- Lebih sedikit kesalahan manusia.
- Ketersediaan 24x7.
- Pengurangan risiko fisik.
Otomatisasi tugas-tugas yang berulang
AI dapat mengotomatiskan tugas-tugas rutin, berulang, dan sering kali membosankan—termasuk tugas-tugas digital seperti pengumpulan data, pemasukan dan pemrosesan awal, serta tugas-tugas fisik seperti pengambilan stok di gudang dan proses manufaktur. Otomatisasi ini membebaskan pekerja untuk mengerjakan pekerjaan yang bernilai lebih tinggi dan lebih kreatif.
Pengambilan keputusan yang ditingkatkan
Baik digunakan untuk dukungan keputusan atau untuk pengambilan keputusan yang sepenuhnya otomatis, AI memungkinkan dilakukannya prediksi yang lebih cepat, lebih akurat, serta keputusan berbasis data yang dapat diandalkan. Dikombinasikan dengan otomatisasi, AI memungkinkan bisnis untuk bertindak berdasarkan peluang dan merespons krisis yang muncul, secara real time dan tanpa campur tangan manusia.
Lebih sedikit kesalahan manusia
AI dapat mengurangi kesalahan manusia dengan berbagai cara, mulai dari memandu orang melalui langkah-langkah proses yang tepat, hingga menandai potensi kesalahan sebelum terjadi, dan sepenuhnya mengotomatiskan proses tanpa campur tangan manusia. Ini sangat penting dalam industri seperti perawatan kesehatan di mana, misalnya, robotika bedah yang dipandu AI memungkinkan presisi yang konsisten.
Algoritma machine learning dapat terus meningkatkan keakuratannya dan makin mengurangi kesalahan karena terpapar dengan lebih banyak data dan "belajar" dari pengalaman.
Ketersediaan dan konsistensi sepanjang waktu
AI selalu aktif, tersedia sepanjang waktu, dan memberikan kinerja yang konsisten setiap saat. Alat bantu seperti chatbot AI atau asisten virtual dapat meringankan tuntutan kebutuhan staf untuk layanan atau dukungan pelanggan. Dalam berbagai penerapan lain—seperti pemrosesan bahan atau lini produksi—AI dapat membantu menjaga kualitas kerja dan tingkat output yang konsisten ketika digunakan untuk menyelesaikan tugas yang berulang-ulang atau membosankan.
Pengurangan risiko fisik
Dengan mengotomatiskan pekerjaan berbahaya—seperti pengendalian hewan, penanganan bahan peledak, pelaksanaan tugas di air laut dalam, dataran tinggi, atau di luar angkasa—AI dapat menghilangkan kebutuhan untuk menempatkan pekerja manusia pada risiko cedera atau yang lebih buruk. Meski belum disempurnakan, mobil dan kendaraan lain yang dapat mengemudi sendiri menawarkan potensi untuk mengurangi risiko cedera pada penumpang.
Aplikasi AI di dunia nyata sangatlah banyak. Berikut ini hanya contoh kecil contoh penggunaan di berbagai industri untuk menggambarkan potensinya:
Pengalaman, layanan, dan dukungan pelanggan
Perusahaan dapat menerapkan chatbot dan asisten virtual yang didukung AI AI untuk menangani pertanyaan pelanggan, tiket dukungan, dan banyak lagi. Alat-alat ini menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP) dan kemampuan AI generatif untuk memahami dan menanggapi pertanyaan pelanggan tentang status pesanan, detail produk, dan kebijakan pengembalian.
Chatbot dan asisten virtual memungkinkan dukungan yang selalu aktif, memberikan jawaban yang lebih cepat untuk pertanyaan yang sering diajukan, membebaskan agen manusia untuk berfokus pada tugas-tugas yang lebih penting, dan memberikan layanan yang lebih cepat dan lebih konsisten kepada pelanggan.
Deteksi penipuan
Algoritma machine learning dan pembelajaran mendalam dapat menganalisis pola transaksi dan menandai anomali, seperti pengeluaran yang tidak biasa atau lokasi masuk, yang mengindikasikan transaksi penipuan. Hal ini memungkinkan organisasi untuk merespons lebih cepat terhadap potensi penipuan dan membatasi dampaknya, sehingga memberikan ketenangan bagi mereka dan pelanggan.
Pemasaran yang dipersonalisasi
Peritel, bank, dan perusahaan yang berhubungan langsung dengan pelanggan dapat menggunakan AI untuk menciptakan pengalaman pelanggan yang dipersonalisasi dan kampanye pemasaran yang menyenangkan pelanggan, meningkatkan penjualan, dan mencegah perpindahan pelanggan. Berdasarkan data dari riwayat pembelian dan perilaku pelanggan, algoritma pembelajaran mendalam dapat merekomendasikan produk dan layanan yang mungkin diinginkan pelanggan, dan bahkan menghasilkan teks yang dipersonalisasi serta penawaran khusus untuk setiap pelanggan secara real-time.
Sumber daya manusia dan rekrutmen
Platform rekrutmen yang didorong oleh AI AI dapat menyederhanakan perekrutan dengan menyaring resume, mencocokkan kandidat dengan deskripsi pekerjaan, dan bahkan melakukan wawancara awal menggunakan analisis video. Alat-alat ini dan alat lainnya dapat secara dramatis mengurangi tumpukan dokumen administratif yang terkait dengan proses perekrutan kandidat dalam jumlah besar. Hal ini juga dapat mengurangi waktu respons dan waktu untuk merekrut, meningkatkan pengalaman bagi para kandidat, terlepas dari mereka mendapatkan pekerjaannya atau tidak.
Pengembangan dan modernisasi aplikasi
Alat bantu pembuatan kode AI generatif dan alat bantu otomatisasi dapat merampingkan tugas-tugas pengkodean berulang yang terkait dengan pengembangan aplikasi, serta mempercepat migrasi dan modernisasi (memformat ulang dan membuat ulang platform) aplikasi lama dalam skala besar. Alat-alat ini dapat mempercepat tugas, membantu memastikan konsistensi kode, dan mengurangi kesalahan.
Pemeliharaan prediktif
Model machine learning dapat menganalisis data dari sensor, perangkat Internet of Things (IoT), dan teknologi operasional (OT) untuk melakukan forecasting kapan pemeliharaan diperlukan dan memprediksi kegagalan peralatan sebelum terjadi. Pemeliharaan preventif yang didukung AI membantu mencegah waktu henti dan memungkinkan Anda untuk tetap berada di depan dalam mengatasi masalah rantai pasokan sebelum masalah tersebut memengaruhi keuangan perusahaan.
Etika AI adalah bidang multidisiplin yang mempelajari cara mengoptimalkan dampak menguntungkan dari AI sekaligus mengurangi risiko dan hasil yang merugikan. Prinsip-prinsip etika AI diterapkan melalui sistem tata kelola AI yang terdiri dari pagar pembatas yang membantu memastikan bahwa alat dan sistem AI tetap aman dan etis.
Tata kelola AI mencakup mekanisme pengawasan yang menangani risiko. Pendekatan etis terhadap tata kelola AI membutuhkan keterlibatan berbagai pemangku kepentingan, termasuk pengembang, pengguna, pembuat kebijakan, dan ahli etika, yang membantu memastikan bahwa sistem terkait AI dikembangkan dan digunakan untuk menyelaraskan dengan nilai-nilai masyarakat.
Berikut adalah nilai-nilai umum yang terkait dengan etika AI dan AI yang bertanggung jawab:
Saat AI menjadi lebih canggih, manusia ditantang untuk memahami dan menelusuri kembali bagaimana algoritma tersebut mencapai hasilnya. AI yang dapat dijelaskan adalah seperangkat proses dan metode yang memungkinkan pengguna manusia untuk menafsirkan, memahami, dan mempercayai hasil dan output yang dibuat oleh algoritma.
Meskipun machine learning, pada dasarnya, adalah bentuk diskriminasi statistik, diskriminasi menjadi tidak dapat diterima ketika menempatkan kelompok-kelompok yang memiliki hak istimewa pada keuntungan sistematis dan kelompok-kelompok tertentu yang tidak memiliki hak istimewa pada kerugian sistematis, yang berpotensi menyebabkan berbagai kerugian. Untuk mendorong keadilan, para praktisi dapat mencoba meminimalkan bias algoritmik dalam pengumpulan data dan desain model, serta membangun tim yang lebih beragam dan inklusif.
AI yang kuat secara efektif menangani kondisi luar biasa, seperti ketidaknormalan dalam input atau serangan jahat, tanpa menyebabkan kerusakan yang tidak disengaja. Alat ini juga dibuat untuk bertahan dari gangguan yang disengaja dan tidak disengaja dengan melindungi dari kerentanan yang terpapar.
Organisasi harus menerapkan tanggung jawab yang jelas dan struktur tata kelola untuk pengembangan, penerapan, dan hasil dari sistem AI.Selain itu, pengguna harus dapat melihat bagaimana sebuah layanan AI bekerja, mengevaluasi fungsinya, dan memahami kekuatan dan keterbatasannya. Transparansi yang meningkat memberikan informasi bagi konsumen AI untuk lebih memahami bagaimana model atau layanan AI dibuat.
Banyak kerangka kerja peraturan, termasuk GDPR, mengamanatkan organisasi untuk mematuhi prinsip-prinsip privasi tertentu saat memproses informasi pribadi. Sangat penting untuk dapat melindungi model AI yang mungkin berisi informasi pribadi, mengontrol data apa saja yang masuk ke dalam model, dan membangun sistem yang mudah beradaptasi yang dapat menyesuaikan diri dengan perubahan regulasi dan sikap seputar etika AI.
Untuk mengontekstualisasikan penggunaan AI pada berbagai tingkat kerumitan dan kecanggihan, para peneliti telah mendefinisikan beberapa jenis AI yang mengacu pada tingkat kecanggihannya:
AI Lemah: Dikenal juga sebagai “AI sempit,” mendefinisikan sistem AI yang dirancang untuk melakukan tugas tertentu atau serangkaian tugas. Contohnya mungkin termasuk aplikasi asisten suara “pintar”, seperti Alexa milik Amazon, Siri milik Apple, chatbot media sosial, atau kendaraan otonom yang dijanjikan oleh Tesla.
AI yang kuat: Juga dikenal sebagai "kecerdasan umum buatan" (AGI) atau "AI umum", memiliki kemampuan untuk memahami, mempelajari, dan menerapkan pengetahuan di berbagai tugas pada tingkat yang sama dengan atau melampaui kecerdasan manusia. Tingkat AI ini saat ini bersifat teoritis dan tidak ada sistem AI yang diketahui mendekati tingkat kecanggihan ini. Para peneliti berpendapat bahwa jika AGI dimungkinkan, AI seperti ini membutuhkan peningkatan besar dalam daya komputasi. Meskipun ada kemajuan terbaru dalam pengembangan AI, sistem AI yang sadar diri seperti dalam fiksi ilmiah tidak dapat ditemukan selain di fiksi ilmiah.
Gagasan tentang "mesin yang berpikir" sudah ada sejak zaman Yunani kuno. Namun, sejak munculnya komputasi elektronik (dan terkait dengan beberapa topik yang dibahas dalam artikel ini), peristiwa dan pencapaian penting dalam evolusi AI antara lain sebagai berikut:
1950
Alan Turing menerbitkan Computing Machinery and Intelligence (tautan berada di luar ibm.com). Dalam makalah ini, Turing—yang terkenal karena memecahkan kode ENIGMA Jerman selama Perang Dunia II dan sering disebut sebagai "bapak ilmu komputer"—mengajukan pertanyaan berikut: "Dapatkah mesin berpikir?"
Dari sana, ia menawarkan sebuah tes, yang sekarang terkenal dengan sebutan "Turing Test", yang mana seorang interogator manusia akan mencoba membedakan antara respons teks komputer dan manusia. Meskipun tes ini telah mengalami banyak pengujian sejak diterbitkan, tes ini tetap menjadi bagian penting dari sejarah AI, dan merupakan konsep yang terus bertahan dalam filosofi karena menggunakan ide-ide seputar linguistik.
1956
John McCarthy menciptakan istilah 'kecerdasan buatan' pada konferensi AI pertama di Dartmouth College. (McCarthy kemudian menciptakan bahasa Lisp.) Di tahun yang sama, Allen Newell, J.C. Shaw, dan Herbert Simon menciptakan Logic Theorist, program komputer AI pertama yang dapat berjalan.
1967
Frank Rosenblatt membangun Mark 1 Perceptron, komputer pertama yang didasarkan pada neural networks yang 'belajar' melalui coba-coba. Setahun kemudian, Marvin Minsky dan Seymour Papert menerbitkan sebuah buku berjudul Perceptrons, yang menjadi karya penting dalam neural networks dan, setidaknya untuk beberapa lama, menjadi argumen untuk menentang inisiatif penelitian neural networks di masa depan.
1980
Neural networks, yang menggunakan algoritma backpropagation untuk melatih dirinya sendiri, menjadi banyak digunakan dalam aplikasi AI.
1995
Stuart Russell dan Peter Norvig menerbitkan Artificial Intelligence: A Modern Approach (tautan berada di luar ibm.com), yang menjadi salah satu buku teks terkemuka dalam studi AI. Di dalamnya, mereka mendalami empat tujuan potensial atau definisi AI, yang membedakan sistem komputer berdasarkan rasionalitas dan pemikiran versus tindakan.
1997
Deep Blue IBM mengalahkan juara catur dunia Garry Kasparov, dalam pertandingan catur (dan pertandingan ulangnya).
2004
John McCarthy menulis sebuah makalah, What Is Artificial Intelligence? (tautan berada di luar ibm.com), dan mengusulkan definisi AI yang sering dikutip. Pada saat itu, era big data dan komputasi cloud mulai berlangsung, sehingga memungkinkan organisasi untuk mengelola data yang makin besar, yang suatu saat kemudian digunakan untuk melatih model AI.
2011
IBM Watson mengalahkan juara Ken Jennings dan Brad Rutter di acara kuis Jeopardy! Selain itu, pada periode ini, ilmu data mulai muncul sebagai disiplin ilmu yang populer.
2015
Superkomputer Minwa milik Baidu menggunakan neural networks konvolusional untuk mengidentifikasi dan mengkategorikan gambar dengan tingkat akurasi yang lebih tinggi daripada rata-rata manusia.
2016
Program AlphaGo dari DeepMind, yang didukung oleh neural networks dalam, mengalahkan Lee Sodol, juara dunia Go, dalam pertandingan lima permainan. Kemenangan ini sangat penting karena banyaknya langkah yang mungkin diambil saat permainan berjalan (lebih dari 14,5 triliun setelah hanya empat langkah). Kemudian, Google membeli DeepMind dengan harga 400 juta dolar AS.
2022
Kebangkitan model bahasa besar atau LLM, seperti ChatGPT dari OpenAI, menciptakan perubahan besar dalam kinerja AI dan potensinya untuk mendorong nilai perusahaan. Dengan praktik AI generatif baru ini, model pembelajaran mendalam dapat dilatih terlebih dulu pada sejumlah besar data.
2024
Tren AI terkini menunjukkan kebangkitan AI yang berkelanjutan. Model multimoda yang dapat mengambil beberapa jenis data sebagai input memberikan pengalaman yang lebih kaya dan mumpuni. Model-model ini menggabungkan kemampuan pengenalan gambar visi komputer dan pengenalan ucapan NLP. Model yang lebih kecil juga membuat langkah maju di era yang tidak lagi tertarik dengan model yang masif dengan jumlah parameter yang besar.
latop terbaru 2025
Home » Info Bisnis » 12 Laptop Terbaik 2025 Serta Harga dan Kelebihannya Info Bisnis Rekomendasi Produk 12 Laptop Terbaik 2025 Serta Har...
-
Baiklah, saya akan memberikan contoh website sederhana menggunakan HTML, CSS, dan JavaScript. Website ini akan memiliki fitur dasar seperti... -
Kita hidup dalam zaman yang dinamis dan penuh dengan perubahan. Generasi kita, anak-anak muda masa kini, adalah saksi dari pergeseran b...