Ilmu Kecerdasan Buatan (AI) menggunakan berbagai teknologi untuk membuat sistem yang dapat belajar dan beradaptasi dengan lingkungannya. Berikut adalah beberapa teknologi yang digunakan dalam AI:
Machine Learning (ML)
Pembelajaran Mesin atau Machine Learning (ML) merupakan sebuah Teknologi AI yang digunakan untuk melatih sistem AI dengan menggunakan data yang diberikan. Ada dua jenis pembelajaran mesin, yaitu pembelajaran supervised dan pembelajaran unsupervised. Pembelajaran supervised digunakan untuk melatih sistem dengan data yang memiliki label, sedangkan pembelajaran unsupervised digunakan untuk melatih sistem dengan data yang tidak memiliki label.
Deep Learning (DL)
Pembelajaran yang mendalam atau Deep Learning (DL) adalah sebuah teknologi turunan dari pembelajaran mesin yang menggunakan jaringan saraf yang lebih dalam dan kompleks. Deep Learning digunakan untuk menangani data yang kompleks dan variasi, seperti gambar dan video.
Natural Language Processing (NLP)
Pemrosesan Bahasa Alami atau Natural Language Processing (NLP) merupakan sebuah teknologi yang digunakan untuk membuat sistem AI yang dapat memahami dan menanggapi bahasa alami. Pemrosesan bahasa alami digunakan dalam aplikasi seperti chatbot dan asisten virtual.
Computer Vision (CV)
Visi Komputer atau Computer vision adalah sebuah teknologi yang digunakan untuk membuat sistem AI yang dapat memahami gambar dan video. Visi komputer digunakan dalam aplikasi seperti pengenalan objek dan pengenalan pola.
Robotika
Teknologi ini digunakan untuk membuat robot yang dapat berinteraksi dengan lingkungannya. Robotika digunakan dalam aplikasi seperti robot industri dan robot rumah tangga.
Control System
Sistem pengendalian atau Control System Teknologi ini digunakan untuk membuat sistem AI yang dapat mengendalikan proses industri dan sistem transportasi otomatis.
Sistem pengambilan keputusan: Teknologi ini digunakan untuk membuat sistem AI yang dapat mengambil keputusan yang cepat dan tepat.
Keberhasilan dari AI ditentukan oleh kualitas data yang digunakan untuk melatih sistem, kemampuan untuk menangani data yang kompleks dan variasi, serta kemampuan untuk mengimplementasikan solusi AI ke dalam sistem yang ada.