Pengantar Jaringan Saraf Tiruan, Diyah Puspitaningrum

Judul Buku      : Pengantar Jaringan Saraf Tiruan
Penulis             : Diyah Puspitaningrum, ST., M.Kom
Penerbit           : Andi, Yogyakarta, 2006
Tebal               : xiv + 242 halaman
Taksiran Harga: Rp 40.000
Hak Cipta Dilindungi Undang-Undang

Jaringan saraf tiruan (Artificial Neural Network) adalah salah satu cabang ilmu dari bidang ilmu Kecerdasan Buatan (Artifical Intelligence) dan merupakan alat untuk memecahkan masalah terutama di bidang-bidang yang melibatkan pengelompokan dan pengenalan pola (pattern recognition). Beragam algoritma pembelajaran jaringan saraf tiruan yang ada terkadang menimbulkan kebingungan, algoritma pembelajaran apa yang sebaiknya digunakan.

Buku ini dimaksudkan untuk memberikan tuntunan selangkah demi selangkah pembangunan aplikasi jaringan saraf sehingga setelah membaca buku ini pembaca dapat merancang sendiri sesuai jenis aplikasi yang dibutuhkannya. Buku ini memang didedikasikan sebagai cara cepat belajar ajringan saraf tiruan bagi pemula.

Buku ini ditujukan bagi mahasiswa Komputer/Informatika, peneliti/ilmuwan, dan umum yang tertarik untuk menerapkan sistem jaringan saraf tiruan dalam memecahkan masalah-masalah pengenalan pola yang mereka hadapi.

Isi buku:

  • Bab 1 merupakan pengantar, berupa konsep umum jaringan saraf tiruan lengkap dengan sejarahnya serta memberikan gambaran apa, untuk apa, mengapa pembaca harus mempelajari, dan bagaimana cara kerja jaringan saraf tiruan secara umum.
  • Bab 2 merupakan paparan mengenai algoritma pembelajaran Perceptron, salah satu teknik di jaringan saraf tiruan yang mengambil ide dari kerja retina mata manusia. Bab ini menyertakan pula contoh-contoh sederhana aplikasinya.
  • Bab 3 merupakan paparan mengenai algoritma pembelajaran jaringan Hopfield Diskrit. Pada bab ini juga dijelaskan asal mula dari teorema-teorema yang digunakan dan disertai contoh aplikasi.
  • Bab 4 menjelaskan mengenai Metode Propagasi Balik, sebuah metode pembelajaran terawasi dari  jaringan saraf tiruan yang sangat populerr disebabkan sifatnya yang multiguna, baik untuk klasifikasi pola, aproksimasi fungsi, maupun prediksi kontrol. Dari bab 4 ini bagi pembaca tingkat lanjut dapat meloncat ke bab 6 yang merupakan contoh pembangunan simulator jaringan saraf tiruan dengan jaringan Propagasi Balik. Sementara bagi pembaca pemula disarankan untuk memahami dulu bab 5 kemudian melanjutkan ke bab 6.
  • Bab 5 menjelaskan teori pembangunan aplikasi jaringan saraf tiruan secara umum, mulai dari tahap desain hingga implementasi
  • Bab 6 memberikan contoh cara membangun simulator jaringan saraf tiruan.
  • Bab 7 merupakan paparan contoh-contoh penerapan jaringan saraf tiruan.
  • Bab 8 membahas metode pengintegrasian jaringan saraf tiruan dengan teknologi kecerdasan buatan lainnya, dalam hal ini Jaringan Saraf Tiruan dipersilangkan dengan Expert System.

Komentar

Postingan populer dari blog ini

Ekonomi Moneter, Dr. Lestari Ambarini, SE,MM.

Analisis Laporan Keuangan, Kasmir, SE., M.M

Kartografi Dasar, Dewi Liesnoor Setyowati, Andi Irwan Benardi, Saptono Putro