STDA4302 – Platform Sains Data dan Kecerdasan Artifisial (Edisi 1)

Deskripsi Mata Kuliah

Buku Materi Pokok STDA4302 Mata kuliah ini memberikan pemahaman komprehensif mengenai fondasi Sains Data dan Kecerdasan Artifisial, dimulai dari konsep dasar pengolahan data, berbagai jenis analisis, hingga pengenalan metode AI modern seperti deep learning dan natural language processing. Mahasiswa dipandu memahami siklus kerja AI dari proses training hingga inference serta peran ekosistem tools seperti Python, Jupyter Notebook, TensorFlow, dan PyTorch dalam mendukung pembelajaran. Selain itu, diperkenalkan pula perkembangan generative AI dan model multimodal yang menjadi tren teknologi saat ini. Pembahasan dilanjutkan dengan eksplorasi perangkat keras yang menjadi fondasi utama ekosistem AI dan Data Science, termasuk CPU, GPU, TPU, FPGA, ASIC, sistem penyimpanan modern, dan arsitektur jaringan berkecepatan tinggi. Mahasiswa mempelajari bagaimana komputasi paralel, perangkat keras khusus, dan infrastruktur cloud maupun edge computing mendukung skala besar pemrosesan data dan pelatihan model AI. Pemahaman ini diperkaya dengan pengenalan arsitektur komputer, hambatan Von Neumann, serta tren teknologi baru seperti komputasi neuromorphic dan komputasi kuantum. Selain itu, mata kuliah ini menguraikan platform dan teknologi yang memungkinkan implementasi AI di lingkungan nyata, termasuk Docker, containerization, alur kerja MLOps, serta Edge AI yang memungkinkan inference dilakukan langsung pada perangkat seperti Jetson, Coral, dan Movidius. Mahasiswa juga mempelajari perangkat lunak serta framework yang digunakan dalam pengembangan aplikasi Edge AI seperti TensorFlow Lite, PyTorch Mobile, dan Edge Impulse, termasuk metode optimisasi seperti quantization, pruning, dan federated learning. Dengan cakupan materi yang menyeluruh dari konsep hingga implementasi praktis, mata kuliah ini mempersiapkan mahasiswa untuk merancang solusi berbasis data dan AI yang efisien, skalabel, dan relevan dengan kebutuhan industri modern.