Roadmap Belajar Artificial Intelligence (AI) dari Nol

1. Pengenalan AI

Artificial Intelligence (AI) adalah kemampuan komputer untuk menjalankan tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia, seperti mengenali suara, gambar, atau membuat keputusan.

Cabang AI utama:

• Machine Learning (ML): AI yang belajar dari data.

• Deep Learning (DL): ML yang menggunakan jaringan syaraf tiruan (neural network).

  
  

  selengkapnya: Pengenalan Artificial Intelligence (AI): Dasar yang Harus Kamu Tahu
  
  

---

2. Pemahaman Dasar (Tanpa Coding)

Tujuan: Memahami konsep AI secara umum tanpa teknis mendalam.

Materi yang dipelajari:

• Apa itu AI, ML, DL

• Contoh penerapan AI di kehidupan nyata

• Perbedaan AI, ML, dan DL

  
  

---

3. Matematika Dasar untuk AI

Tujuan: Memahami logika dan dasar matematika yang digunakan dalam AI.

Topik yang dipelajari:

• Logika (if/else)

• Statistik dasar: mean, median, modus

• Matriks dan vektor

• Probabilitas dasar

  
  

---

4. Belajar Python (Bahasa Dasar AI)

Tujuan: Mampu membuat program sederhana dengan Python.

Materi yang dipelajari:

• Dasar Python: print, variabel, tipe data

• Percabangan (if/else)

• Perulangan (for, while)

• Fungsi

• List dan Dictionary

Platform belajar:

• https://www.w3schools.com/python/

• https://replit.com (langsung coba Python tanpa install)

  
  

  Baca juga : Belajar python(Bahasa dasar AI) dan Apa itu python?

---

5. Library Dasar Python untuk AI

Tujuan: Mampu mengolah data dan membuat model sederhana.

Library yang dipelajari:

• NumPy – untuk matematika/matriks

• Pandas – untuk data tabel

• Matplotlib – untuk grafik visual

• Scikit-Learn – untuk membuat model Machine Learning

Contoh kode:

from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()

---

6. Proyek Kecil AI

Tujuan: Melatih pemahaman dengan membuat proyek nyata.

Contoh proyek:

• Prediksi harga rumah

• Deteksi spam email

• Prediksi nilai ujian

---

7. Machine Learning Dasar

Tujuan: Memahami bagaimana AI mempelajari data.

Topik utama:

• Supervised Learning (dengan label)

• Unsupervised Learning (tanpa label)

• Regresi dan klasifikasi

• Evaluasi model: akurasi, error

  
  

---

8. Pengantar Deep Learning

Tujuan: Memahami konsep dasar neural network.

Materi dasar:

• Konsep jaringan syaraf tiruan

• Library TensorFlow dan PyTorch

• Pengenalan CNN (Computer Vision

  
  

---

9. Tips Belajar Efektif

• Belajar sedikit tapi rutin

• Praktik lebih penting daripada teori

• Mulai dari proyek sederhana

• Sering eksplorasi contoh kode di internet

---

10. Tools Pendukung