Pembelajaran Mesin
adalah studi bagaimana memberikan kemampuan belajar kepada komputer tanpa
diprogram secara eksplisit. Pembelajaran mesin berbasiskan ilmu statistik,
namun statistik pada dasarnya menjelaskan apa yang telah terjadi sedangkan
pembelajaran mesin memprediksi apa yang akan terjadi. Pembelajaran mesin dapat
belajar dari pengalaman (data terdahulu), mengenali pola dan struktur sampel
data yang disediakan kemudian menggunakan hasil belajarnya untuk kasus-kasus
baru. Mata Kuliah Pembelajaran Mesin melatih mahasiswa untuk memahami ide
dasar, intuisi, konsep, algoritma dan teknik untuk membuat komputer menjadi
lebih cerdas melalui proses learning from data. Materi yang disampaikan
meliputi supervised learning, unsupervised learning, reinforcement learning,
dan ensemble methods.
Pada mata kuliah Pengantar Pemrograman ini mahasiswa diperkenalkan pada pemrograman komputer dengan mempelajari konsep dasar Pemrograman dalam Bahasa Python seperti cara memanipulasi input dan output, menggunakan berbagai operator, melakukan manajemen kontrol, menangani teks sederhana dan error pada program, menerapkan konsep program yang mudah dibaca, ditulis, dan dikembangkan, serta cara merancang metode untuk masalah yang dapat diselesaikan menggunakan konsep dasar pemrograman yang kemudian dituangkan dalam bentuk program komputer, dengan beban 3 SKS. Muatan mata kuliah ini merupakan dasar dari pemrograman komputer dan menjadi syarat utama untuk mata kuliah pemrograman lanjutan. Penanggungjawab mata kuliah adalah dosen pengampu dan metode pembelajaran yang digunakan adalah bauran antara teori dan praktik.
Mata kuliah ini
mengkaji dan memberikan pemahaman tentang Statistika Non Parametrik meliputi
konsep dasar dan uji-uji dalam Statistika Non Parametrik seperti uji satu
sampel, uji dua sampel independent, uji dua sampel berpasangan, uji k sampel
independent dan uji k sampel berpasangan, dan beberapa uji-uji berbentuk non parametrik lainnya.
Dosen Pengampu : Hartina Husain, S.Si., M.Stat
Kelas : Prodi Sains Data 2023