UNIVERSITAS GUNADARMA PROGRAM STUDI TEKNIK …sap.gunadarma.ac.id/upload/AK-045218.pdf · rangkuman. Kebenaran isi rangkuman. Daya tarik komunikasi/ presentasi 5% [2] 13 Mahasiswa

UNIVERSITAS GUNADARMA PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS)

Nama Mata Kuliah Kode Mata Kuliah Bobot (sks) Semester Tgl Penyusunan Pengantar Kecerdasan Buatan AK045218 2 5 Agustus 2018

Otorisasi

Nama Koordinator Pengembang RPS

Koordinator Bidang Keahlian (Jika Ada)

Ketua Program Studi

Prof, Dr.-Ing. Adang Suhendra, S.Si, S.Kom, MSc.

Capaian Pembelajaran (CP) CPL-PRODI (Capaian Pembelajaran Lulusan Program Studi) Yang Dibebankan Pada Mata Kuliah

CPPS 9

Kemampuan menunjukkan kinerja mandiri, bermutu, dan terukur dengan memahami konsep sistem cerdas

yang mencakup kecerdasan buatan, machine learning, fuzzy logic, deep learning dan data analyst.

CPMK (Capaian Pembelajaran Mata Kuliah)

CPMK 9.1 Kemampuan menunjukkan kinerja mandiri, bermutu, terukur mencakup kecerdasan buatan dan fuzzy logic.

CPMK 9.2 Kemampuan memahami konsep sistem cerdas yang mencakup machine learning, deep learning dan data

analyst.

Deskripsi Singkat MK Mahasiswa memahami konsep dasar kecerdasan buatan dan teknik pembuatan game berbasis kecerdasan buatan.

Bahan Kajian / Materi Pembelajaran

1. Menjelaskan Konsep Dasar Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence atau AI)

2. Menjelaskan Konsep Masalah dan Penyelesaiaan Masalah

3. Menjelaskan Konsep Teknik Pencarian Buta (Blind Search)

4. Menjelaskan Konsep Teknik Pencarian Terinformasi (Heuristic)

5. Menjelaskan Konsep Pengetahuan dan Penalaran : Logika

6. Menjelaskan Konsep Pengetahuan dan Penalaran: Logika Orde Pertama

7. Menjelaskan konsep Representasi Pengetahuan

8. Menjelaskan konsep Penalaran Ketidakpastian

9. Menjelaskan konsep Pembelajaran (Learning)

10. Menjelaskan konsep Pembelajaran (Learning)

11. Menjelaskan konsep Teknik Pembangunan Game AI

12. Membuat program sederhana Board Game

13. Perancangan Game AI

14. Menjelaskan konsep Genre Game berbasis AI

Daftar Referensi Utama :

1. Russell, Stuart; dan Norvig, Peter. Artificial Intelligence A Modern Approach, International Edition, Edisi 2.New Jersey: Pearson Prentice-Hall, 2003.

2. Ian Millington, Artificial Intelligence For Games, Elsevier, 2006 3. Giarratano, J and G. Riley Expert System: Principle and Programming. Edisi 4, PWS Kent, USA, 2004. 4. Sri Kusuma Dewi. Artificial Inteligence (Teknik dan Aplikasinya), Yogyakarta: Graha Ilmu, 2003.

Media Pembelajaran Perangkat Lunak Perangkat Keras

Komputer, Laptop, Proyektor

Nama Dosen Pengampu Ike Putri Kusumawijaya

Mata Kuliah Prasyarat (Jika Ada) -

Mata Kuliah: Pengantar Kecerdasan Buatan (AK045218) / 2 SKS

EVALUASI AKHIR SEMESTER (mg ke 16)

[CPPS 9, CPMK 9.1 & 9.2]: Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan konsep Genre Game berbasis AI (mg ke 15 )

[CPPS 9, CPMK 9.1 & 9.2]: Mahasiswa mampu memahami perancangan Game AI (mg ke 14 )

[CPPS 9, CPMK 9.1 & 9.2]: Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan konsep Teknik Pembangunan Game AI (mg ke 12)

[CPPS 9, CPMK 9.1 & 9.2]: Mahasiswa mampu memahami dan membuat program sederhana Board Game (mg ke 13 )

EVALUASI TENGAH SEMESTER (mg ke 11)

[CPPS 9, CPMK 9.1 & 9.2]: Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan konsep Game berbasis AI (mg ke 10)

[CPPS 9, CPMK 9.1 & 9.2]: Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan konsep Penalaran Ketidakpastian (mg ke 8)

[CPPS 9, CPMK 9.1 & 9.2]: Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan konsep Pembelajaran (Learning) (mg ke 9)

[CPPS 9, CPMK 9.1 & 9.2]: Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan konsep Representasi Pengetahuan (mg ke 7)

[CPPS 5, CPMK 5.2]: Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan konsep Pengetahuan dan Penalaran: Logika Orde Pertama (mg ke 6)

[CPPS 9, CPMK 9.1 & 9.2]: Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan konsep Teknik Pencarian Terinformasi (Heuristic) (mg ke 4)

[CPPS 9, CPMK 9.1 & 9.2]: Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan konsep Pengetahuan dan Penalaran : Logika (mg ke 5)

15

14

132

12

10

8

4

7

6

CAPAIAN PEMBELAJARAN MATA KULIAH PENGANTAR KECERDASAN BUATAN :

1. Kemampuan menunjukkan kinerja mandiri, bermutu, terukur mencakup kecerdasan buatan dan fuzzy logic.

2. Kemampuan memahami konsep sistem cerdas yang mencakup machine learning, deep learning dan data analyst.

[CPPS 9, CPMK 9.1 & 9.2]: Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan konsep Teknik Pencarian Buta (Blind Search) (mg ke 3)

[CPPS 9, CPMK 9.1 & 9.2]: Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan konsep Masalah dan Penyelesaiaan Masalah (mg ke 2)

[CPPS 9, CPMK 9.1 & 9.2]: Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan Konsep Dasar Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence atau AI) (mg ke 1)

3

5

2

1

Minggu Ke-

Sub-CPMK (Kemampuan

akhir yang diharapkan)

Bahan Kajian (Materi Pembelajaran)

Bentuk & Metode

Pembelajaran

Waktu Belajar (menit)

Penilaian

Referensi Indikator Kriteria Bobot

1 Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan Konsep Dasar Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence atau AI)

- Pengertian Kecerdasan Buatan

- Cakupan Bidang Ilmu AI - Berbagai sudut pandang

AI - Komponen utama AI di

komputer - Lingkup aplikasi AI (Soft

Computing)

- Bentuk : Kuliah

- Metode : Ceramah, Discovery Learning

- Tugas 1

2 x 50 - Mahasiswa mampu

menjelaskan pengertian

kecerdasan buatan

- Mahasiswa mampu

menyebutkan dan

menjelaskan cakupan

bidang ilmu kecerdasan

buatan

- Mahasiswa mampu

menyebutkan dan

menjelaskan komponen

utama kecerdasan buatan

di komputer

Kelengkapan isi rangkuman. Kebenaran isi rangkuman. Daya tarik komunikasi/presentasi

15 % [1, 4]

2 Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan konsep Masalah dan Penyelesaiaan Masalah

- Definisi Masalah dan Ruang Masalah

- Mendefinisikan Suatu Masalah Sebagai Suatu Ruang keadaan

- Representasi Ruang Masalah: • Graph Keadaan • Pohon Pelacakan • Pohon AND/OR

- Bentuk : Kuliah


- Tugas 2

2 x 50 - Mahasiswa mampu menjelaskan definisi masalah dan ruang masalah

- Mahasiswa mampu menjelaskan definisi suatu masalah sebagai suatu ruang keadaan

- Mahasiswa mampu menjelaskan representasi ruang masalah menggunakan graph keadaan, pohon pelacakan dan pohon and/or


10 % [1, 4]

Minggu Ke-

Sub-CPMK (Kemampuan



Bentuk & Metode

Pembelajaran


Penilaian


3 Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan konsep Teknik Pencarian Buta (Blind Search)

- Metode Penelusuran Graph • Teori graph • Traversal Graph

- Teknik Breadth-First-Search (BFS) • Pohon Pencarian

BFS • Algoritma Breadth-

First-Search - Teknik Depth-First-

Search (DFS)

• Pohon Pencarian

DFS

• Algoritma Depth-

First-Search

- Bentuk : Kuliah


- Tugas 3

2 x 50 - Mahasiswa mampu menjelaskan metode penelurusan graph menggunakan teori graph dan traversal graph

- Mahasiswa mampu menjelaskan konsep teknik pencarian buta (blind search)

- Mahasiswa mampu menyebutkan dan menjelaskan teknik pencarian buta (blind search)

- Mahasiswa mampu menjelaskan mengenai pohon pencarian dan algoritma breadth-first search

- Mahasiswa mampu menjelaskan mengenai pohon pencarian dan algoritma depth-first search


10 % [1, 4]

4 Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan konsep Teknik Pencarian

- Generate and Test - Hill Climbing

• Metode Simple Hill Climbing

• Metode Steepst-Ascent Hill Climbing

- Bentuk : Kuliah


2 x 50 - Mahasiswa mampu menjelaskan konsep teknik pencarian terinformasi (Heuristic Search)

- Mahasiswa mampu

Kelengkapan isi rangkuman. Kebenaran isi rangkuman.

5 % [1, 4]

Minggu Ke-

Sub-CPMK (Kemampuan



Bentuk & Metode

Pembelajaran


Penilaian


Terinformasi (Heuristic)

- Best-First-Search - Graph AND-OR - Algoritma AND-OR

- Tugas 4 menjelaskan algoritma generate and test

- Mahasiswa mampu menjelaskan algoritma hill climbing menggunakan metode simple hill climbing dan metode steepst-Ascent Hill Climbing

Daya tarik komunikasi/presentasi

5 Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan konsep Pengetahuan dan Penalaran : Logika

- Definisi Logika - Logika Proposisi:

sintaks, semantik, inferensi, ekuivalen, validitas, dan satisfabilitas

- Pola penalaran: resolusi, backward chaining, forward chaining

- Inferensi proposisi yang efektif: algoritma backtracking, algoritma pencarian lokal

- Bentuk : Kuliah


- Tugas 5

2 x 50 - Mahasiswa mampu menjelaskan definisi logika

- Mahasiswa mampu menjelaskan logika proposisi termasuk mengenai sintaks, semantic, inferensi, ekuivalen, validitas dan stisfabilitas

- Mahasiswa mampu menjelaskan konsep dan pola penalaran termasuk resolusi, backward chaining, dan forward chaining

- Mahasiswa mampu menjelaskan inferensi proposisi yang efektif

- Mahasiswa mampu menjelaskan algoritma backtracking dan


5 % [1, 4]

Minggu Ke-

Sub-CPMK (Kemampuan



Bentuk & Metode

Pembelajaran


Penilaian


algoritma pencarian lokal

6 Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan konsep Pengetahuan dan Penalaran: Logika Orde Pertama

- Pengenalan Logika Orde Pertama

- Sintak dan semantik Logika Orde Pertama: model, simbol dan interpretasi, istilah, kalimat atomik, kalimat kompleks, quantifier, dan equality.

- Penggunaan logika orde pertama : assertion dan query, kinship domain, number-set-list

- Rekayasa pengetahuan pada logika orde pertama

- Logika proposisi vs. Inferensi Logika Orde Pertama

- Unifikasi dan Lifting

- Bentuk : Kuliah


- Tugas 6

2 x 50 Mahasiswa mampu menjelaskan konsep Pengetahuan dan Penalaran: Logika Orde Pertama


10 % [1, 3, 4]

7 Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan konsep

- Rekayasa ontologi - Pengkategorian dan

Objek : komposisi fisik, pengukuran, substansi dan objek

- Bentuk : Kuliah

- Metode : Ceramah, Problem Based Learning

2 x 50 Mahasiswa mampu menjelaskan konsep Representasi Pengetahuan

Kelengkapan isi rangkuman. Kebenaran isi

5 % [1, 3, 4]

Minggu Ke-

Sub-CPMK (Kemampuan



Bentuk & Metode

Pembelajaran


Penilaian


Representasi Pengetahuan

- Aksi, situasi dan kejadian/event

- Triple Objek-Atribut-Nilai

- Jaringan semantik, Logika Deskripsi

- Tugas 6 rangkuman. Daya tarik komunikasi/presentasi

8 Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan konsep Penalaran Ketidakpastian

- Definisi Ketidakpastian dan ilustrasi

- Notasi probabilitas dasar

- Probabilitas dan Teorema Bayes

- Pendekatan lain: Teori Dempster-Shafer. Fuzzy Logic

- Bentuk : Kuliah

- Metode :

Ceramah,

Problem Based

Learning

- Tugas 7

2 x 50 Mahasiswa mampu menjelaskan konsep Penalaran Ketidakpastian


10 % [1, 3, 4]

9 Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan konsep Pembelajaran (Learning)

- Pembelajaran dari Pengamatan

- Bentuk Pembelajaran - Pembelajaran Induktif - Pohon Keputusan

Pembelajaran - Pembelajaran Ensamble

- Bentuk : Kuliah

- Metode : Ceramah, Problem Based Learning

- Tugas 9

2 x 50 Mahasiswa mampu menjelaskan konsep Pembelajaran (Learning)


5% [1]

Minggu Ke-

Sub-CPMK (Kemampuan



Bentuk & Metode

Pembelajaran


Penilaian


10 Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan konsep Game berbasis AI

- Kecerdasan Buatan vs Game AI

- Mode Game AI - Algoritma, Struktur Data

dan Representasi - Kompleksitas Kesalahan - Jenis Game AI - Kecepatan dan Memori - AI Engine

- Bentuk : Kuliah

- Metode :

Ceramah,

Discovery

Learning

- Tugas 10

2 x 50 Mahasiswa mampu menjelaskan konsep Game berbasis AI


5% [2]

11 UJIAN TENGAH SEMESTER UJIAN TENGAH SEMESTER

12 Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan konsep Teknik Pembangunan Game AI

12.1 Movement 12.2 Pathfinding 12.3 Pengambilan

Keputusan 12.4 Taktik dan Strategi AI

- Bentuk : Kuliah

- Metode :

Ceramah,

Discovery

Learning

- Tugas 11

2 x 50 Mahasiswa mampu menjelaskan konsep Teknik Pembangunan Game AI


5% [2]

13 Mahasiswa mampu memahami dan membuat program sederhana Board Game

13.1 Game Theory 13.2 Algoritma

minimaxing 13.3 Transposition table

dan Memori 13.4 Memori tambahan

pada uji algoritma 13.5 Pembukaan buku

dan set permainan 13.6 Optimisasi

- Bentuk : Kuliah

- Metode :

Ceramah,

Problem Based

Learning

- Tugas 12

2 x 50 Mahasiswa mampu membuat program sederhana Board Game

Ketepatan pembuatan dan tingkat ketelitian. Kesesuaian aturan tata tulis dan ketepatan waktu

5% [1, 2]

Minggu Ke-

Sub-CPMK (Kemampuan



Bentuk & Metode

Pembelajaran


Penilaian


14 Mahasiswa mampu memahami perancangan Game AI

14.1 Perancangan 14.2 Shooter 14.3 Driving 14.4 Real time strategy 14.5 Turn based strategy game

- Bentuk : Kuliah

- Metode :

Ceramah,

Problem Based

Learning

- Tugas 13

2 x 50 Mahasiswa mampu menjelaskan perancangan Game AI

Ketepatan perancangan, tingkat ketelitian, dan tingkat kreativitas. Daya tarik komunikasi

5% [2]

15 Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan konsep Genre Game berbasis AI

15.1 Pengajaran Karakter 15.1.1 Representasi aksi

15.1.2 Representasi dunia

15.1.3 Mekanisme pembelajaran

15.1.4 Model prediksi mental dan state patologi

15.2 Flocking/Pengelompokan dan Herding Game

15.3 Steering Tunning untuk interaktivitas

15.4 Stabilitas steering perilaku

1. 15.5 Perancangan

ekosistem

- Bentuk :

Kuliah

- Metode :

Ceramah,

Discovery

Learning

- Tugas 14

2 x 50 Mahasiswa mampu menjelaskan konsep Genre Game berbasis AI


5% [2]

16 UJIAN AKHIR SEMESTER

FORMAT RANCANGAN TUGAS 1

Nama Mata Kuliah : Pengantar Kecerdasan Buatan SKS : 2 Program Studi : Teknik Informatika Pertemuan ke : 1 Fakultas : Teknologi Industri A.TUJUAN TUGAS:

Menjelaskan Konsep Dasar Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence atau AI). B. URAIAN TUGAS:

a. Obyek Garapan b. Metode atau Cara Pengerjaan c. Deskripsi Luaran

a. Obyek Garapan

Kecerdasan Buatan

b. Metode atau Cara pengerjaan Carilah referensi mengenai Konsep Dasar Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence atau AI) di Buku 1 dan 4. Rangkumlah referensi tersebut, dengan mencakup aspek

1. Pengertian Kecerdasan Buatan 2. Cakupan Bidang Ilmu AI 3. Berbagai sudut pandang AI 4. Komponen utama AI di komputer 5. Lingkup aplikasi AI (Soft Computing)

Rangkuman dibuat dalam paper dan disiapkan dalam ppt maksimal 12 Presentasikan hasil rangkuman tersebut di depan kelas Deskripsi Luaran tugas yang dihasilkan:

Paper dibuat maksimal 20 halaman dengan spasi 1,5 font Times New Roman ukuran 12.

C. KRITERIA PENILAIAN (5%) Kelengkapan isi rangkuman, Kebenaran isi rangkuman Daya tarik komunikasi/prensentasi



Menjelaskan konsep Masalah dan Penyelesaiaan Masalah. B. URAIAN TUGAS:


a. Obyek Garapan

Masalah dan Penyelesaiaan Masalah

b. Metode atau Cara pengerjaan Carilah referensi mengenai Konsep Dasar Masalah dan Penyelesaiaan Masalah di Buku 1 dan 4. Rangkumlah referensi tersebut, dengan mencakup aspek

1. Definisi Masalah dan Ruang Masalah 2. Mendefinisikan Suatu Masalah Sebagai Suatu Ruang keadaan 3. Representasi Ruang Masalah: Graph Keadaan, Pohon Pelacakan, Pohon AND/OR.

C. KRITERIA PENILAIAN (5%) Kelengkapan isi rangkuman Kebenaran isi rangkuman Daya tarik komunikasi/prensentasi



Menjelaskan konsep Teknik Pencarian Buta (Blind Search) B. URAIAN TUGAS:


a. Obyek Garapan

Teknik Pencarian Buta (Blind Search)

b. Metode atau Cara pengerjaan Carilah referensi mengenai Konsep Teknik Pencarian Buta (Blind Search) di Buku 1 dan 4. Rangkumlah referensi tersebut, dengan mencakup aspek

1. Metode Penelusuran Graph: Teori Graph, Traversal Graph 2. Teknik Breadth-First-Search (BFS): Pohon Pencarian BFS, Algoritma Breadth-First-Search 3. Teknik Depth-First-Search (DFS): Pohon Pencarian DFS, Algoritma Depth-First-Search






Menjelaskan konsep Teknik Pencarian Heuristic B. URAIAN TUGAS:


c. Obyek Garapan

Teknik Pencarian Terinformasi (Heuristic)

d. Metode atau Cara pengerjaan Carilah referensi mengenai Konsep Teknik Pencarian Heuristic di Buku 1 dan 4. Rangkumlah referensi tersebut, dengan mencakup aspek

1. Generate and Test 2. Teknik Hill Climbing: Metode Simple Hill Climbing, Metode Steepst-Ascent Hill Climbing 3. Best-First-Search 4. Graph AND-OR 5. Algoritma AND-OR






Menjelaskan konsep Pengetahuan dan Penalaran : Logika B. URAIAN TUGAS:


a. Obyek Garapan

Pengetahuan dan Penalaran : Logika

b. Metode atau Cara pengerjaan Carilah referensi mengenai Konsep Pengetahuan dan Penalaran : Logika di Buku 1 dan 4. Rangkumlah referensi tersebut, dengan mencakup aspek

1. Definisi Logika 2. Logika Proposisi: sintaks, semantik, inferensi, ekuivalen, validitas, dan satisfabilitas 3. Pola Penalaran: resolusi, backward chaining, forward chaining. 4. Inferensi proposisi yang efektif: algoritma backtracking, algoritma pencarian lokal


Paper dibuat maksimal 20 halaman dengan spasi 1,5 font Times New Roman ukuran 12. C. KRITERIA PENILAIAN (5%)

Kelengkapan isi rangkuman Kebenaran isi rangkuman Daya tarik komunikasi/prensentasi



Menjelaskan konsep Pengetahuan dan Penalaran: Logika Orde Pertama B. URAIAN TUGAS:


a. Obyek Garapan

Pengetahuan dan Penalaran : Logika Orde Pertama

b. Metode atau Cara pengerjaan Carilah referensi mengenai Konsep Pengetahuan dan Penalaran : Logika Orde Pertama di Buku 1, 3 dan 4. Rangkumlah referensi tersebut, dengan mencakup aspek

1. Pengenalan Logika Orde Pertama 2. Sintak dan semantik Logika Orde Pertama: model, simbol dan interpretasi, istilah, kalimat atomik, kalimat kompleks,

quantifier, dan equality 3. Penggunaan logika orde pertama : assertion dan query, kinship domain, number-set-list 4. Rekayasa pengetahuan pada logika orde pertama 5. Logika proposisi vs. Inferensi Logika Orde Pertama 6. Unifikasi dan Lifting


Paper dibuat maksimal 20 halaman dengan spasi 1,5 font Times New Roman ukuran 12. C. KRITERIA PENILAIAN (5%)

Kelengkapan isi rangkuman

Kebenaran isi rangkuman Daya tarik komunikasi/prensentasi



Menjelaskan konsep Representasi Pengetahuan

B. URAIAN TUGAS: a. Obyek Garapan b. Metode atau Cara Pengerjaan c. Deskripsi Luaran

a. Obyek Garapan

Representasi Pengetahuan

b. Metode atau Cara pengerjaan Carilah referensi mengenai Konsep Representasi Pengetahuan di Buku 1, 3 dan 4. Rangkumlah referensi tersebut, dengan mencakup aspek

1. Rekayasa ontologi 2. Pengkategorian dan Objek : komposisi fisik, pengukuran, substansi dan objek 3. Aksi, situasi dan kejadian/event 4. Triple Objek-Atribut-Nilai 5. Jaringan semantik, Logika Deskripsi






Menjelaskan konsep Penalaran Ketidakpastian


a. Obyek Garapan

Penalaran Ketidakpastian

b. Metode atau Cara pengerjaan Carilah referensi mengenai Konsep Penalaran Ketidakpastian di Buku 1, 3 dan 4. Rangkumlah referensi tersebut, dengan mencakup aspek

1. Definisi Ketidakpastian dan ilustrasi 2. Notasi probabilitas dasar 3. Probabilitas dan Teorema Bayes 4. Pendekatan lain: Teori Dempster-Shafer. Fuzzy Logic isi fisik, pengukuran, substansi dan objek 5. Aksi, situasi dan kejadian/event 6. Triple Objek-Atribut-Nilai 7. Jaringan semantik, Logika Deskripsi



C. KRITERIA PENILAIAN (5%) Kelengkapan isi rangkuman



Nama Mata Kuliah : Kecerdasan Buatan SKS : 2 Program Studi : Teknik Informatika Pertemuan ke : 9 Fakultas : Teknologi Industri A.TUJUAN TUGAS:

Menjelaskan konsep Pembelajaran (Learning) B. URAIAN TUGAS:


a. Obyek Garapan

Pembelajaran (Learning)

b. Metode atau Cara pengerjaan Carilah referensi mengenai Konsep Pembelajaran (Learning) di Buku 1. Rangkumlah referensi tersebut, dengan mencakup aspek

1. Pembelajaran dari Pengamatan 2. Bentuk Pembelajaran 3. Pembelajaran Induktif 4. Pohon Keputusan Pembelajaran 5. Pembelajaran Ensamble



C. KRITERIA PENILAIAN (5%) Kelengkapan isi rangkuman




Menjelaskan konsep Game berbasis AI B. URAIAN TUGAS:


a. Obyek Garapan

Pembelajaran (Learning)

b. Metode atau Cara pengerjaan Carilah referensi mengenai Konsep Game berbasis AI di Buku 2. Rangkumlah referensi tersebut, dengan mencakup aspek

1. Kecerdasan Buatan vs Game AI 2. Mode Game AI 3. Algoritma, Struktur Data dan Representasi 4. Kompleksitas Kesalahan 5. Jenis Game AI 6. Kecepatan dan Memori 7. AI Engine



C. KRITERIA PENILAIAN (5%) Kelengkapan isi rangkuman Kebenaran isi rangkuman Daya tarik komunikasi/presentasi



Menjelaskan konsep Teknik Pembangunan Game AI

B. URAIAN TUGAS: a. Obyek Garapan

Teknik Pembangunan Game AI b. Metode atau Cara Pengerjaan

Carilah referensi mengenai Konsep Game berbasis AI di Buku 2. Rangkumlah referensi tersebut, dengan mencakup aspek berikut:

1. Movement 2. Pathfinding 3. Pengambilan Keputusan 4. Taktik dan Strategi AI

Rangkuman dibuat dalam paper dan disiapkan dalam ppt maksimal 12 Presentasikan hasil rangkuman tersebut di depan kelas

c. Deskripsi Luaran Paper dibuat maksimal 20 halaman dengan spasi 1,5 font Times New Roman ukuran 12.

C. KRITERIA PENILAIAN (5%)

Kelengkapan isi rangkuman Kebenaran isi rangkuman Daya tarik komunikasi/presentasi



Membuat program sederhana Board Game

B. URAIAN TUGAS: a. Obyek Garapan b. Metode atau Cara Pengerjaan c. Deskripsi Luaran Program sederhana Board Game

b. Metode atau Cara pengerjaan Carilah referensi mengenai konsep dasar membuat program sederhana Board Game di Buku 1 dan 2. Menyelesaikan kasus program tersebut, dengan mencakup aspek

1. Game Theory 2. Algoritma minimaxing 3. Transposition table dan Memori 4. Memori tambahan pada uji algoritma 5. Pembukaan buku dan set permainan 6. Optimisasi

Presentasikan hasil pembuatan program tersebut di depan kelas.

C. KRITERIA PENILAIAN (20%) Ketepatan pembuatan dan tingkat ketelitian. Kesesuaian aturan tata tulis Ketepatan waktu, dan tingkat kreativitas. Daya tarik komunikasi



Perancangan Game AI


a. Obyek Garapan

Perancangan Game AI b. Metode atau Cara pengerjaan

Carilah referensi mengenai konsep dasar perancangan Game AI di Buku 2. Menyelesaikan kasus perancangan tersebut, dengan mencakup aspek

1. Perancangan 2. Shooter 3. Driving 4. Real time strategy 5. Turn based strategy game

Presentasikan hasil perancangan tersebut di depan kelas.

C. KRITERIA PENILAIAN (20%) Ketepatan perancangan dan tingkat ketelitian Kesesuaian aturan tata tulis Ketepatan waktu, dan tingkat kreativitas. Daya tarik komunikasi



Menjelaskan konsep Genre Game berbasis AI


a. Obyek Garapan

Genre Game berbasis AI b. Metode atau Cara pengerjaan

Carilah referensi mengenai Konsep Genre Game berbasis AI di Buku 2. Rangkumlah referensi tersebut, dengan mencakup aspek

1. Pengajaran Karakter a. Representasi aksi b. Representasi dunia c. Mekanisme pembelajaran d. Model prediksi mental dan state patologi

2. Flocking/Pengelompokan dan Herding Game 3. Steering Tunning untuk interaktivitas 4. Stabilitas steering perilaku



C. KRITERIA PENILAIAN (5%) Kelengkapan isi rangkuman. Kebenaran isi rangkuman Daya tarik komunikasi/presentasi.

Documents

UNIVERSITAS GUNADARMA PROGRAM STUDI TEKNIK …sap.gunadarma.ac.id/upload/AK-045218.pdf · rangkuman. Kebenaran isi rangkuman. Daya tarik komunikasi/ presentasi 5% [2] 13 Mahasiswa