Shop

Arrow Right

My Cart

Arrow Right

Rangkuman Materi Ujian Sertifikasi Artificial Intelligence

Butuh persiapan sebelum ikut ujian sertifikasi IT Specialist Artificial Intelligence? Simak kisi-kisi soal tes yang akan diuji dari artikel ini!

A journalism graduate now navigating the SEO landscape, I blend journalistic insight with a witty, engaging style, ensuring content is as captivating as it is search-optimized.

Posted: Friday, May 10, 2024

Ditinjau oleh Mentor MyEduSolve

Share:

Rangkuman Materi Ujian Sertifikasi Artificial Intelligence cover

Dianggap memiliki potensi besar, teknologi AI masih akan terus dikembangkan sampai bertahun-tahun ke depan. Oleh karena itu, tenaga ahli IT khususnya di bidang AI akan semakin banyak dibutuhkan di masa depan.

Program sertifikasi AI pun mulai banyak dibuka oleh institusi pendidikan. Melalui program sertifikasi AI kamu dapat mengembangkan keterampilan dan memperdalam pengetahuan tentang AI. Jangan lupa juga untuk mempersiapkan diri menghadapi ujian sertifikasi yang biasa digelar di akhir masa belajar.

Berikut rangkuman materi ujian sertifikasi Artificial Intelligence sebagai panduan dalam belajar, simak sampai akhir!

Mengapa Harus Ikut Sertifikasi Artificial Intelligence?

Kecerdasan buatan atau dikenal dengan istilah AI (Artificial Intelligence) merupakan sebuah produk dari perkembangan teknologi yang dibuat untuk membantu manusia dalam menyelesaikan suatu tugas hingga memecahkan sebuah masalah.

Ilmuwan telah memasukkan berbagai sumber data ke dalam sistem AI untuk diproses sebagai sumber pengetahuan, sehingga sistem AI dapat merespon, berpikir, hingga memutuskan seperti manusia.

Teknologi AI masih memiliki potensi yang sangat besar sehingga perlu terus dipelajari dan dikembangkan agar dapat bermanfaat dan membantu kehidupan manusia. Sayangnya jumlah tenaga ahli di bidang kecerdasan buatan masih belum banyak.

Jika kamu mengikuti program sertifikasi Artificial Intelligence, tentunya akan meningkatkan value kamu karena belum banyak yang menguasai ilmu tentang AI. Tentu saja akan membuatmu berbeda dan memiliki nilai tambah dibandingkan ahli IT lainnya.

Baca juga: 5 Manfaat Artificial Intelligence dalam Aktivitas Manusia

Materi Ujian Sertifikasi Artificial Intelligence

Melihat potensi dari teknologi AI yang semakin cemerlang, mendorong orang-orang untuk menambah pengetahuan dan skill mereka tentang AI dengan ikut program sertifikasi Artificial Intelligence.

Sebuah institusi sertifikasi berskala Global, Certiport, membuat program sertifikasi Artificial Intelligence untuk mempersiapkan tenaga ahli IT di bidang Artificial Intelligence yang berkualitas serta terampil di industri.

Untuk bisa meraih lulus ujian sertifikasi, tentu perlu mempersiapkan diri. Kamu dapat belajar melalui rangkuman materi ujian sertifikasi berikut sebagai panduan belajar.

1. Mendefinisikan Masalah AI

Dalam teknologi AI yang masih tergolong baru, tentunya masih menghadapi banyak masalah. Peserta harus dapat menemukan dan mendefinisikan berbagai masalah yang umum ditemui dalam teknologi AI, berikut rinciannya:

  • Mengidentifikasi masalah yang bisa diselesaikan oleh AI dengan melihat segmentasi pengguna untuk meningkatkan pelayanan yang meliputi beberapa hal di bawah.

  1. Mengidentifikasi kebutuhan yang akan diatasi AI.

  2. Mencari informasi masuk dan keluar yang diharapkan.

  3. Menentukan apakah AI diperlukan.

  4. Mempertimbangkan sisi positif dan negatif AI.

  5. Menjelaskan keberhasilan sistem yang terukur.

  • Mengklasifikasikan masalah

  1. Memeriksa data yang tersedia dan menemukan kendalanya.

  2. Menentukan tipe masalah (classifier, regression, unsupervised, reinforcement).

  • Mengidentifikasi bidang keahlian yang dibutuhkan untuk menyelesaikan masalah.

  1. Identifikasi keahlian bisnis yang diperlukan.

  2. Identifikasi kebutuhan pada keahlian domain mengenai sebuah masalah.

  3. Identifikasi keahlian AI yang diperlukan.

  4. Identifikasi keahlian implementasi yang diperlukan.

  • Membangun rencana keamanan.

  1. Mempertimbangkan izin internal.

  2. Mempertimbangkan keamanan infrastruktur.

  3. Menilai risiko penggunaan model tertentu atau potensi serangan.

  • Memastikan penggunaan AI dengan bijak.

  1. Identifikasi potensi AI salah dalam memprediksi dan merugikan pengguna.

  2. Menetapkan pedoman pengumpulan dan penggunaan data.

  3. Mempertimbangkan bagaimana subjek data menginterpretasi hasilnya.

  4. Mempertimbangkan penggunaan hasil AI di luar konteks.

  • Memilih transparansi dan aktivitas validasi

  1. Mengkomunikasikan tujuan pengumpulan data.

  2. Memutuskan siapa yang harus melihat hasilnya.

  3. Meninjau persyaratan hukum secara spesifik pada industri dengan kendala yang sudah terselesaikan.

Baca juga: Kenal Lebih Dekat dengan Teknologi Artificial Intelligence yang Sedang Hits di Tahun Ini

2. Mengelola Data untuk Menyelesaikan Kendala AI

Peserta akan disajikan soal studi kasus tentang pengelolaan data untuk menyelesaikan kendala di teknologi AI. Topik-topik yang akan diujikan meliputi:

  • Memilih cara pengumpulan data

  1. Menentukan tipe data yang dibutuhkan.

  2. Memutuskan apakah ingin menggunakan data set yang sudah ada atau membuatnya sendiri.

  3. Ketika memilih membuat data set sendiri, tentukan apakah dalam pengumpulan data dapat berjalan otomatis atau membutuhkan user input.

  • Menilai kualitas data

  1. Menentukan apakah data set sudah sesuai kebutuhan.

  2. Mencari data elemen yang hilang atau rusak.

  • Menentukan data sudah representatif

  1. Memeriksa teknik pengumpulan data untuk mengetahui potensi sumber bias.

  2. Memastikan jumlah data cukup untuk membangun model yang tidak bias.

  • Mengidentifikasi sumber yang dibutuhkan

  1. Menilai apakah kendala dapat dipecahkan dengan sumber computing yang tersedia.

  2. Mempertimbangkan budget proyek dan sumber yang tersedia.

  • Mengonversi data ke dalam format yang tepat.

  1. Mengonversi data ke biner, contohnya konversi gambar ke piksel.

  2. Mengonversi data komputer ke dalam fitur yang cocok untuk AI, contohnya kalimat menjadi token.

  • Memilih fitur untuk model AI

  1. Menentukan fitur data untuk disertakan.

  2. Membangun initialization vector untuk melatih data set.

  3. Konsultasi dengan ahli untuk mengonfirmasi pemilihan fitur.

  • Berinteraksi dalam rekayasa fitur

  1. Meninjau fitur dan menentukan standar transformasi yang dibutuhkan.

  2. Membuat data set yang diproses.

  • Identifikasi pelatihan dan menguji data set

  1. Memisahkan data tersedia ke dalam set pelatihan dan pengujian.

  2. Memastikan set pengujian representatif.

  • Keputusan data data dokumen

  1. Membuat daftar asumsi, predikat, dan batasan yang jadi dasar pemilihan desain sudah beralasan.

  2.  Membuat informasi tersedia untuk regulator dan pengguna akhir yang menginginkan transparansi mendalam.

Baca juga: Artificial Intelligence Adalah Karier yang Menjanjikan di Masa Depan

3. Membangun sebuah model AI yang dapat memecahkan masalah

Teknologi AI diciptakan untuk membantu memecahkan masalah karena dapat merespon dan berpikir seperti manusia. Maka dari itu, ahli IT di bidang AI harus dapat membangun model AI yang bisa memecahkan masalah dan akan diberikan soal ujian terkait topik tersebut. Berikut kisi-kisi lengkapnya:

  • Mempertimbangkan pengaplikasian algoritma tertentu

  1. Mengevaluasi kelompok algoritma AI.

  2. Memutuskan algoritma yang cocok diaplikasikan.

  • Melatih model menggunakan algoritma yang dipilih

  1. Melatih model untuk algoritma dengan parameter awal terbaik.

  2. Menyesuaikan model dengan mengubah parameter.

  3. Mengumpulkan performa metrik untuk model tersebut.

  4. Melakukan iterasi ketika dibutuhkan.

  • Memilih model spesifik setelah eksperimen dan menghindari rekayasa berlebihan

  1. Mempertimbangkan biaya, kecepatan, dan faktor lain dalam mengevaluasi model.

  2. Menentukan apakah model terpilih sesuai dengan persyaratan penjelasan.

  • Menyampaikan data story

  1. Membuat visualisasi hasil.

  2. Melihat tren.

3.Memverifikasi visualisasi akan berguna untuk pengambilan keputusan.

  • Evaluasi kinerja model

  1. Memeriksa overfitting atau underfitting.

  2. Membuat metriks atau KPI.

  3. Memperkenalkan data pengujian baru.

  • Melihat sumber potensial bias dalam algoritma

  1. Memverifikasi data input sama dengan pelatihan data.

  2. Mengonfirmasi pelatihan data tidak memuat korelasi yang tidak relevan.

  3. Memeriksa ketidakseimbangan data.

  • Evaluasi sensitivitas model

  1. Pengujian untuk sensitivitas model.

  2. Pengujian untuk kekhususan model.

  • Mengonfirmasi kepatuhan pada persyaratan peraturan

  1. Evaluasi output data berdasarkan ambang  batas yang ditentukan persyaratan.

  2. Dokumentasi hasil.

  • Mendapatkan persetujuan stakeholder

Baca juga: Rekomendasi Tools AI yang Dapat Membantu Tugas Kuliahmu

4. Menyebarkan Model dalam Satu Aplikasi

Peserta akan diberi pertanyaan tentan penyebaran model pada satu aplikasi. Berikut rincian kisi-kisinya:

  • Melatih pengguna cara menggunakan produk dan apa yang diharapkan dari produk tersebut.

  • Merencanakan untuk mengatasi potensi tantangan dari model di dalam produksi.

  • Mendesain pipeline produksi (termasuk integrasi aplikasi).

  • Mendukung solusi AI.

5. Memonitor Produksi Langsung

Ahli IT di bidang AI akan sering dilibatkan pada proses produksi teknologi AI. Oleh sebab itu, mereka harus memiliki kompetensi untuk memonitor dan mengontrol produksi langsung.

  • Terlibat dalam pengawasan

  1. Mencatat performa dan model aplikasi untuk memfasilitasi keamanan, debug, akuntabilitas, dan audit.

  2. Menggunakan sistem pemantau.

  3. Mengamati sistem dari waktu ke waktu untuk memeriksa penyimpangan.

  4. Mendeteksi kegagalan sistem.

  • Menilai dampak bisnis (menggunakan KPI)

  1. Memantau metrik dampak untuk menentukan apakah solusi sudah menyelesaikan masalah.

  2. Membandingkan metrik sebelumnya dengan metrik baru.

  3. Bertindak berdasarkan metrik dengan mencari masalah dan mendapatkannya.

  • Mengukur dampak pada individu dan komunitas

  1. Menganalisa dampak pada subgrup tertentu.

  2. Mengidentifikasi dan mitigasi masalah.

  3. Mengidentifikasi peluang untuk optimasi.

  • Menangani feedback dari pengguna

  1. Mengukur kepuasan pengguna.

  2. Menilai apakah pengguna sudah memahami sistem AI.

  3. Menggabungkan feedback.

  • Mempertimbangkan perbaikan atau penghentian produk sehari-hari

  1. Menggabungkan hasil observasi pada beberapa sumber.

  2. Memutuskan apakah akan memperbaiki, melanjutkan penggunaan, atau menghentikan sistem AI.

Itu dia rangkuman materi ujian sertifikasi Artificial Intelligence yang dapat dijadikan panduan untuk belajar. Kamu bisa daftarkan diri segera ke program sertifikasi IT Specialist: Artificial Intelligence Certification dari MyEduSolve. Kamu juga bisa lihat program sertifikasi menarik lainnya di MyEduSolve.

Related Tags

artificial intelligence
IT Specialist
Materi ujian

49

Relevant Certifications

Suggest a Topic

What topics are you interested in learning more about? We want to hear from you! Share with us your feedback and article suggestions for our blog.