Introduction to IF3270

Mata kuliah "Pembelajaran Mesin" merupakan salah satu mata kuliah wajib prodi di Program Studi Teknik Informatika (S1) STEI ITB, Semester VI Kur 2024.

Mata kuliah ini berada dalam lingkup Laboratorium AI (Intelligensi Buatan).

Memiliki beban 3 SKS yang terbagi menjadi 3 jam tatap muka di kelas, 3 jam mengerjakan berbagai tugas, dan 3 jam belajar mandiri. Selain itu, terdapat prerequisite IF2123 Algeo dan IF3170 AI untuk Mata Kuliah ini.

#Link to this headingCapaian Pembelajaran Mata Kuliah

1. CPMK1: Menjelaskan perbedaan jenis pembelajaran supervised learning dan reinforcement learning

2. CPMK2: Mengimplementasikan algoritma backpropagation untuk Feed Forward Neural Network dan forward propagation untuk Convolutional dan Recurrent Neural Networks

3. CPMK3: Menganalisis jenis pembelajaran yang tepat untuk kasus persoalan/ aplikasi tertentu

4. CPMK4: Melakukan evaluasi terhadap kinerja suatu algoritma pembelajaran pada kasus persoalan tertentu

#Link to this headingTimeline Penting

• Praktikum: w4, w7, w11, w14

• Kuis: w5, 13

• Ujian: w8, w16

#Link to this headingReferensi IF3270

• Prince, S. J. (2023). Understanding deep learning. MIT press.

• Kunapuli, G. (2023). Ensemble methods for machine learning. Simon and Schuster.

• Mitchell, T. (1997). Machine Learning. McGraw-Hill

#Link to this headingSilabus

1. Machine Learning Overview: w1

2. Ensemble Methods: w1

3. Perceptron, Artificial Neural Networks (FFNN, CNN, RNN): w2-12

4. Transformers: w13

5. Semi supervised learning: w14

6. Reinforcement learning: w15