Overview perkuliahan Teknobiomedik Universitas Airlangga Sistem Cerdas : Neural Network

Dalam matematika , pemrograman nonlinier (NLP) adalah proses pemecahan sebuah sistem kesetaraan dan ketidaksetaraan , kendala secara kolektif disebut, lebih dari satu set variabel riil tidak diketahui, bersama dengan tujuan fungsi dimaksimalkan atau diminimalkan, di mana beberapa kendala atau fungsi tujuan adalah nonlinier.

Non-linear programming telah mematahkan teori psikologi yang mengatakan bahwa perlu pendekatan personal jika ingin melihat perilaku orang dan teori fisika yang mengatakan tidak ada sesuatu apapun yang mengalahkan kecepatan cahaya. Pada non-linear programming ditemukan bahwa otak manusia tidak memerlukan pemkiran yang terlalu lama untuk merespon lingkungannya kecepatan komunikasi antar sel bahkan mengalahkan kecepatan cahaya. Dimisalkan saja, ketika manusia menginjak puntung rokok yang masih terbakar, tidak akan mungkin manusia menghabiskan waktunya untuk berpikir, benda apakah yang sedang diinjaknya, apakah panas, ataukah dingin, apakah dia harus menghindarinya atau tidak. Karena pasti manusia memiliki respon yang sangat cepat sehingga manusia tersebut akan langsung mengangkat kakinya dan lekas menghindarinya. Karena seorang ilmuwan mengatakan bahwa sel saraf manusia berjumlah lebih dari 1026 dan mereka bekerja paralel. Itulah karenanya tidak ada manusia yang dilahirkan tidak cerdas. Definisi cerdas menurut Dr.Ir. Soegijanto Soelistiono M.Si adalah manusia yang dapat menjawab setiap pertanyaan dengan baik.

Berikut video rekaman perkuliahan kami.


Courtesy youtube dodoshinta2720.

Apa itu Neural Network?
           
Jaringan saraf istilah tradisional digunakan untuk merujuk ke jaringan atau rangkaian neuron biologis .  Penggunaan modern istilah sering merujuk pada jaringan syaraf tiruan , yang terdiri dari neuron buatan atau node. Dengan demikian istilah ini memiliki dua penggunaan yang berbeda:

Jaringan saraf biologis terdiri dari neuron biologis nyata yang terhubung atau fungsional berhubungan dengan sistem saraf . Di bidangilmu saraf , mereka sering diidentifikasi sebagai kelompok neuron yang melakukan fungsi fisiologis tertentu dalam analisis laboratorium.
Jaringan saraf tiruan terdiri dari neuron interkoneksi buatan (konstruksi pemrograman yang meniru sifat-sifat neuron biologis). Jaringan saraf tiruan baik dapat digunakan untuk memperoleh pemahaman tentang jaringan saraf biologis, atau untuk memecahkan masalah kecerdasan buatan tanpa harus menciptakan model sistem biologis yang nyata.

Sistem, real saraf biologis sangat kompleks: buatan algoritma jaringan saraf berusaha kompleksitas abstrak ini dan fokus pada apa yang secara hipotetis mungkin paling penting dari sudut pandang pemrosesan informasi. Kinerja yang baik (misalnya yang diukur dengan kemampuan prediksi yang baik, kesalahan generalisasi rendah), atau hewan kinerja meniru atau pola kesalahan manusia, maka dapat digunakan sebagai salah satu sumber bukti ke arah yang mendukung hipotesis bahwa abstraksi benar-benar menangkap sesuatu yang penting dari sudut pandang pengolahan informasi di otak. Insentif lain untuk abstraksi-abstraksi ini adalah untuk mengurangi jumlah perhitungan yang dibutuhkan untuk mensimulasikan jaringan saraf buatan, sehingga memungkinkan seseorang untuk bereksperimen dengan jaringan yang lebih besar dan melatih mereka pada set data yang lebih besar.

Pada Neural network kita akan belajar dan mengetahui tentang learning machine yang tidak lagi menggunakan database tetapi sudah menggunakan knowledge base. Dimana database yang akan diadop mesin dari pembelajaran yang diberikan oleh user, yang sudah melebur menjadi satu didalam sel saraf otak mesin tersebut.

Courtesy youtube dodoshinta2720.



Courtesy youtube dodoshinta2720.

Sekian dan Terimakasih.

Kunjungi juga blog pribadi saya, tentang perkuliahan-perkuliahan teknobiomedik di
http://aldotb-fst09.web.unair.ac.id

Posted by Aldo Candra