Course Artificial Intelligence and Big Data Analysis

Course Description

In this course, students focus on learning to apply the concept of acquisition/retrieval of various kinds of data from various sources and teach about the application of artificial intelligence methods, namely techniques for making machines/computers smart. So that machines and computers are able to think and make decisions like humans when acting. Apart from that, this course teaches about the application of artificial intelligence methods, starting from knowledge representation, search methods, language computing, Single-Layer Perceptron (Forward and Backpropagation), Loss Function & Gradient Descent, and MultiLayer Forward Propagation. Students also study the creation and development of artificial intelligence-based algorithms in solving multidisciplinary problems which will ultimately produce innovative work that is tested using the case study learning model.

Program Objectives (PO)

1. Menguasai konsep teoritis arsitektur, infrastruktur, metode pemrosesan, dan manajemen data, teknologi data besar serta mampu memformulasikan penyelesaian masalah data secara tepat.
2. Menguasai konsep teoritis algoritma kecerdasaan buatan, pembelajaran mesin dan komputasi cerdas, serta mampu memformulasikan penyelesaian masalah di big data sesuai problem domain dengan algoritma yang terbaik

3. Mampu membuat model komputasi untuk mendukung pengambilan keputusan dengan menerapkan algoritma kecerdasaan buatan secara mandiri maupun berkelompok dengan penuh rasa tanggung jawab
4. Mampu menerapkan metode tuning parameter dalam rangka menghasilkan kualitas luaran terbaik secara mandiri dengan penuh rasa tanggung jawab

Aktifitas Pembelajaran

Pertemuan 1

Pengertian, Fenomena kemunculan, Sifat-sifat, Kompleksitas, dan Framework Big data serta memahami motivasi atau latar belakang teknik dasar dan metode kecerdasan mesin

Date 8 September 2026

Pertemuan 2
Dan mengimplementasikan pemrograman R serta mengenaltools MapReduce
Date 15 September 2026
Pertemuan 3
Dan mengimplementasikan pemrograman R serta mengenaltools MapReduce
Date 22 September 2026
Pertemuan 4
Review pemrograman R, pengenalan tools MapReduce
Date 29 September 2026
Pertemuan 5
Cara Pre-processing data dan visualisasi data
Date 6 Oktober 2026
Pertemuan 6
Melakukan analisis Data Structured, Analisis Data Unstructured, dan Analisis Text
Date 13 Oktober 2026
Pertemuan 7
Melakukan analisis Data Structured, Analisis Data Unstructured, dan Analisis Text
Date 20 Oktober 2026
Pertemuan 8
Melakukan analisis Data Structured, Analisis Data Unstructured, dan Analisis Text
Date 27 Oktober 2026
Pertemuan 9
Teknik-teknik dalam kecerdasan buatan
Date 3 November 2026
Pertemuan 10
Evolutionary: Algoritma Genetika case in Searching, (Blind search dan inform search)
Date 10 November 2026
Pertemuan 11
Evolutionary: Algoritma Genetika case in Searching (Fuzzy System)
Date 17 November 2026
Pertemuan 12
Evolutionary: Algoritma Genetika case in Searching (Fuzzy System)
Date 24 November 2026
Pertemuan 13
Evolutionary: Algoritma Genetika case in Learning ( Decision Tree Learning dan Jaringan Syaraf Tiruan)
Date 1 Desember 2026
Pertemuan 14
Evolutionary: Algoritma Genetika case in Learning ( Decision Tree Learning dan Jaringan Syaraf Tiruan)
Date 8 Desember 2026
Pertemuan 15
Evolutionary: Algoritma Genetika case in Learning ( Decision Tree Learning dan Jaringan Syaraf Tiruan)
Date 15 Desember 2026
Pertemuan 16
Evolutionary: Algoritma Genetika case in Learning ( Decision Tree Learning dan Jaringan Syaraf Tiruan)
Date 22 Desember 2026