BAB 5
Istilah Kunci (Glosarium Lengkap)
Rangkuman seluruh istilah kunci dari Bab 1–3, disusun jadi satu referensi
Rangkuman seluruh istilah yang sudah kita pelajari dari Bab 1 sampai 3, dikumpulkan jadi satu referensi supaya mudah dicari kapan pun Anda lupa artinya.
Istilah Dasar AI & Sejarah (Bab 1)
| Istilah | Arti |
|---|---|
| Symbolic AI | Pendekatan AI berbasis aturan eksplisit (IF-THEN) yang ditulis manusia. |
| Connectionist AI | Pendekatan AI berbasis jaringan saraf tiruan yang belajar pola dari data. |
| Expert system | Sistem berbasis ribuan aturan eksplisit dari pakar manusia. |
| AI Winter | Periode dana & minat riset AI menurun drastis. |
| Deep learning | Neural network dengan banyak lapisan tersembunyi. |
| Transformer | Arsitektur (2017) berbasis self-attention; fondasi teknis semua LLM modern. |
Istilah Machine Learning (Bab 2)
| Istilah | Arti |
|---|---|
| Dataset | Kumpulan data untuk melatih/menguji model. |
| Fitur (feature) | Karakteristik yang dilihat model. |
| Label | “Kunci jawaban” pada supervised learning. |
| Supervised learning | Belajar dari data berlabel. |
| Unsupervised learning | Belajar dari data tanpa label; menemukan pola sendiri. |
| Reinforcement learning | Belajar lewat coba-coba dengan reward/hukuman. |
| Overfitting | Model terlalu hafal data latih, gagal pada data baru. |
| Loss function | Cara mengukur “seberapa salah” tebakan model. |
| Gradient descent | Metode menyesuaikan bobot pelan-pelan untuk mengurangi kesalahan. |
Istilah LLM (Bab 3)
| Istilah | Arti |
|---|---|
| Token | Potongan kecil teks; satuan hitung model. |
| Context window | Berapa banyak teks yang bisa “diingat” model sekaligus. |
| Parameter | Angka internal penyimpan “pengetahuan” hasil training. |
| Autoregressive | Cara model menghasilkan teks satu token demi satu token. |
| Self-attention | Mekanisme model menghitung relevansi tiap kata terhadap kata lain. |
| Temperature | Pengaturan seberapa acak/kreatif model memilih kata. |
| Pretraining | Tahap awal model belajar menebak kata berikutnya. |
| RLHF | Fine-tuning memakai penilaian preferensi manusia. |
| Halusinasi | Jawaban AI yang terdengar meyakinkan tapi salah. |
| Knowledge cutoff | Batas tanggal pengetahuan bawaan model. |
| Prompt engineering | Teknik menyusun instruksi agar mendapat jawaban terbaik dari LLM. |
| System prompt | Instruksi tersembunyi di awal percakapan yang mengatur perilaku model. |