KREATIF! MAHASISWA ILMU KOMUNIKASI ANGKATAN GIPSI MENARIK PERHATIAN DENGAN MENAMPILKAN JEJAK KARYANYA DI HADAPAN PUBLIK.

 

          

(Gambar 1) Beragam Karya Mahasiswa Angkatan GIPSI.

Gorontalo, 7 Desember 2024 - Pernahkah terlintas dibenak anda sebuah pameran yang menggabungkan antara teknologi canggih dengan kreativitas tanpa batas dari mahasiswa? Sebagai mahasiswa, kreativitas adalah kebutuhan pokok yang harus dipenuhi. Kreativitas membantu mahasiswa untuk menemukan jati diri, berpikir kritis serta menyampaikan isi hati, pikiran, dan perasaan dengan pesan yang akan disampaikan melalui karya mereka. Mahasiswa ilmu komunikasi angkatan gipsi berhasil merealisasikan itu semua. Menciptakan karya demi karyanya yang dipamerkan dalam sebuah acara yangg mereka beri nama “LENSA KREATIVITAS”. Pameran yang tidak hanya sekedar untuk dilihat namun dapat dirasakan, didengar, dan dipahami, karena setiap karya yang mereka hasilkan mengandung makna yang mendalam dan beragam.

Pameran komunikasi ini diadakan di Gedung Bersama FIS Universitas Gorontalo yang digelar oleh mahasiswa ilmu komunikasi angkatan 2023. Acara ini sukses menarik perhatian semua kalangan dan berhasil menuai pujian karena sangat bermanfaat bagi siapapun yang menyaksikannya. Mereka menyajikan karya yang telah dihasilkan semenjak semester 1 sampai 3. Melihat Dunia Lewat Lensa Kreativitas adalah sebuah konsep yang menggambarkan sudut pandang atau cara berpikir unik dan inovatif dalam melihat peluang serta menciptakan ide-ide baru yang bermanfaat, yang kemudian diwujudkan melalui proses kreatif dan disampaikan melalui media. Gipsi menampilkan beragam karya mencakup fotografi, puisi, film pendek, dan masih banyak lagi hal yang sangat memukau dan menarik perhatian.

“Tujuan digelarnya pameran ini untuk menuntaskan tugas UAS dari mata kuliah penulisan public relation, ada banyak pilihan namun kami memilih pameran untuk memenuhi syarat lulus UAS tersebut.” Ujar Khofifah Indarwati Tahili salah seorang mahasiswa angkatan GIPSI.

Setiap pengunjung akan diajak untuk melihat, mengamati atau memperhatikan karya luar biasa yang dipamerkan. Banyak hal yang dapat dieksplorasi atau dijelajahi untuk mempelajari setiap ide yang ditampilkan. Pameran berfungsi sebagai media sarana untuk menampilkan hasil karya kretif yang telah diciptakan, agar pengunjung dapat terinspirasi dari apa yang telah disaksikan. Dengan penuh harapan, GIPSI mempersembahkan karyanya agar pengunjung dapat mengimplementasikan ide-ide dan rencana yang mereka peroleh setelah menyaksikan pameran tersebut, dalam bentuk nyata.

“Manfaatnya agar orang lain dapat terinspirasi, menambahkan pengetahuan serta wawasan. Karena disetiap karya yang kami hasilkan memiliki penjelasannya dan artinya. Serta harapan kamu untuk siapapun yang melihat dapat membuat hal yang sama, merealisasikan ide nya dalam bentuk dan karya apapun.” Ujar Khofifah.

Jadi, untuk apapun yang sedang kalian mimpikan berusahalah untuk mewujudkannya. Ini saatnya untuk setiap mimpimu menjadi nyata, apapun yang terlintas dikepala segera realisasikan. Karena kalau anda hanya berdiam diri saja, orang lain tidak akan pernah melihat potensi dan karya hebat yang ada didalam diri anda.

 

Mata Kuliah: Penulisan Kreatif

KECERDASAN BUATAN MANUSIA (Artificial intelligence / AI)

Apa itu Kecerdasan Buatan? Kecerdasan Buatan (AI) adalah bidang ilmu komputer yang dikhususkan untuk memecahkan masalah kognitif yang umumnya terkait dengan kecerdasan manusia, seperti pembelajaran, penciptaan, dan pengenalan gambar. Organisasi modern mengumpulkan data dalam jumlah besar dari beragam sumber, seperti sensor pintar, konten buatan manusia, alat pemantauan, dan logsistem. Tujuan menggunakan AI adalah untuk menciptakan sistem belajar mandiri yangmemperoleh makna dari data. Kemudian, AI dapat menerapkan pengetahuan tersebut untuk memecahkan masalah baru dengan cara layaknya yang dilakukan manusia. Misalnya, teknologi AI dapat merespons percakapan manusia secara bermakna, membuat gambar dan teks asli, dan membuat keputusan berdasarkan input data waktu nyata. Organisasi kita dapat mengintegrasikan kemampuan AI dalam aplikasi telah disediakan untuk mengoptimalkan proses bisnis,meningkatkan pengalaman pelanggan, dan mempercepat inovasi.

• Manfaat kecerdasan buatan:

1. Memecahkan masalah yang kompleks.

Teknologi AI dapat menggunakan ML dan jaringan deep learning untuk memecahkan masalah kompleks dengan kecerdasan layaknya manusia. AI dapat memproses informasi dalam skala besar, termasuk menemukan pola, mengidentifikasi informasi, dan memberikan jawaban. Anda dapat menggunakan AI untuk memecahkan masalah di berbagai bidang, seperti deteksi penipuan, diagnosis medis, analitik bisnis dan lain lain.

2. Meningkatkan efisiensi bisnis.

Tidak seperti manusia, teknologi AI dapat bekerja 24/7 tanpa mengurangi tingkat performa. Dengan kata lain, AI dapat melakukan tugas manual tanpa kesalahan. Anda dapat memungkinkan AI untuk fokus pada tugas-tugas yang berulang dan menjemukan sehingga Anda dapat menggunakan sumber daya manusia di bidang bisnis lainnya. AI dapat mengurangi beban kerja karyawan sekaligus menyederhanakan semua tugas terkait bisnis.

3. Membuat keputusan yang lebih pintar.

AI dapat menggunakan ML untuk menganalisis data dalam jumlah besar dengan lebih cepat daripada yang bisa dilakukan oleh manusia. Platform AI dapat melihat tren, menganalisis data, dan memberikan panduan. Dengan prakiraan data, AI dapat membantu menyarankan tindakan terbaik untuk masa depan.

4. Mengotomatiskan proses bisnis.

Anda dapat melatih AI dengan ML untuk melakukan tugas dengan tepat dan cepat. Hal ini dapat meningkatkan efisiensi operasional dengan mengotomatiskan bagian bisnis yang sulit dilakukan oleh karyawan atau dianggap membosankan. Selain itu, Anda juga dapat menggunakan otomatisasi AI agar sumber daya karyawan dapat digunakan untuk pekerjaan yang lebih kompleks dan kreatif.

Kecerdasan buatan (AI) pula memiliki dampak yang luas dan beragam di berbagai bidang. Berikut adalah beberapa dampak positif dan negatif dari AI:

Dampak Positif AI:

1. Peningkatan Efisiensi dan Produktivitas:

a). Otomatisasi: AI dapat mengotomatisasi tugas-tugas rutin dan berulang, meningkatkan efisiensi dalam berbagai industri seperti manufaktur, layanan pelanggan, dan logistik.

b). Pengolahan Data: AI mampu menganalisis data dalam jumlah besar dengan cepat, memberikan wawasan yang berguna untuk pengambilan keputusan yang lebih baik.

2. Kemajuan dalam Penelitian dan Pengembangan:

a). Kesehatan: AI digunakan untuk menganalisis data medis, membantu dalam diagnosis penyakit, dan mengembangkan terapi baru. Misalnya, AI dapat memprediksi risiko penyakit dengan analisis genetik atau citra medis.

b). Ilmu Pengetahuan: AI membantu dalam penelitian ilmiah dengan menganalisis data eksperimen dan mempercepat penemuan ilmiah.

3. Peningkatan Pengalaman Pengguna:

a). Personalisasi: AI memungkinkan personalisasi pengalaman pengguna diberbagai platform, seperti rekomendasi film atau produk berdasarkan preferensi individu.

b) Asisten Virtual: Asisten seperti Siri, Google Assistant, dan Alexa mempermudah interaksi dengan teknologi dan manajemen tugas sehari-hari.

4. Inovasi Teknologi:

a). Mobil Otonom: Teknologi mobil tanpa pengemudi dapat meningkatkan keselamatan jalan raya dan mengurangi kemacetan.

b). Robotika: Robot yang didukung AI dapat digunakan dalam berbagai aplikasi, dari perawatan kesehatan hingga eksplorasi ruang angkasa.

Dampak Negatif AI:

1. Pengangguran dan Disrupsi Tenaga Kerja:

a). Otomatisasi Pekerjaan: Banyak pekerjaan yang sebelumnya dilakukan manusia kini dapat diotomatisasi, yang dapat menyebabkan kehilangan pekerjaan dan ketidakstabilan ekonomi bagi pekerja yang terpengaruh.

2. Masalah Privasi dan Keamanan:

a). Pengumpulan Data: AI sering memerlukan data pribadi yang dapat memicu kekhawatiran tentang privasi dan penyalahgunaan data.

b). Keamanan Siber: Sistem AI dapat menjadi target serangan siber yang bisa mengancam keamanan data dan infrastruktur penting.

3. Bias dan Diskriminasi:

a). Bias Algoritma: Jika data yang digunakan untuk melatih model AI mengandung bias, AI dapat memperkuat dan menyebarluaskan bias tersebut, yang dapat berkontribusi pada diskriminasi dalam keputusan otomatis, seperti dalam rekrutmen atau penegakan hukum.

4. Kendali dan Etika:

a). Otonomi AI: Sistem AI yang sangat otonom dapat menimbulkan tantangan dalam hal kendali dan tanggung jawab, terutama dalam keputusan kritis sepert idalam bidang militer atau kesehatan.

b). Keputusan Etis: Ada kekhawatiran tentang bagaimana AI membuat keputusandan apakah keputusan tersebut sesuai dengan nilai-nilai etika dan hukum manusia.

5. Ketergantungan pada Teknologi:

a). Keterampilan: Ketergantungan pada teknologi AI dapat mengurangi kebutuhanakan keterampilan tertentu, dan menurunkan kemampuan manusia dalam melakukan tugas-tugas dasar.

Dalam rangka memaksimalkan manfaat dan meminimalkan risiko AI, penting untuk menerapkan kebijakan dan regulasi yang bijaksana, serta terus mengevaluasi dampak sosial dan etis dari teknologi.

Teknologi Kecerdasan Buatan Utama

Jaringan neural deep learning membentuk inti dari teknologi kecerdasan buatan. Jaringan tersebut mencerminkan pemrosesan yang terjadi di dalam otak manusia. Otak mengandung jutaan neuron yang bekerja sama untuk memproses dan menganalisis informasi. Jaringan neural deep learning menggunakan neuron buatan yang memproses informasi bersama-sama. Setiap neuron buatan, atau simpul, menggunakan perhitungan matematis untuk memproses informasi dan memecahkan masalah yang kompleks. Pendekatan deep learning ini dapat memecahkan masalah atau mengotomatiskan tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia.

Deep Learning

Deep learning adalah metode dalam kecerdasan buatan AI yang mengajarkan komputer untuk memproses data dengan cara yang terinspirasi otak manusia. Model deep learning dapat mengenali pola kompleks dalam gambar, teks, suara, dan data lain untuk menghasilkan wawasan dan prediksi yang akurat. Anda dapat menggunakan metode deep learning untuk mengotomatiskan tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia, seperti mendeskripsikan citra atau menyalin file suara ke dalam teks.

Jaringan Neural

Jaringan neural adalah metode dalam kecerdasan buatan yang mengajarkan komputer untuk memproses data dengan cara yang terinspirasi dari otak manusia. Jaringan neural adalah tipe proses machine learning, yang disebut deep learning, yang menggunakan simpul atau neuron yang saling terhubung dalam struktur berlapis yang menyerupai otak manusia. Jaringan neural menciptakan sistem adaptif yang digunakan oleh komputer untuk belajar dari kesalahannya dan memperbaikinya secara terus-menerus. Oleh karena itu, jaringan neural buatan berusaha untuk memecahkan masalah yang rumit, seperti meringkas dokumen atau mengenali wajah, dengan akurasi yang lebih tinggi.

Pemrosesan Bahasa Alami

NLP menggunakan algoritma deep learning untuk menafsirkan, memahami, dan mengumpulkan makna dari data teks. NLP dapat memproses teks yang dibuat oleh manusia sehingga berguna untuk meringkas dokumen, mengotomatiskan chatbot dan lain lain.

Pengenalan Suara

Perangkat lunak pengenalan ucapan menggunakan model deep learning untuk menafsirkan ucapan manusia, mengidentifikasi kata-kata, dan mendeteksi makna. Jaringan neural dapat mentranskripsikan ucapan ke teks dan menunjukkan sentimen vokal. Anda dapat menggunakan pengenalan suara dalam teknologi, seperti asisten virtual dan perangkat lunak pusat panggilan untuk mengidentifikasi makna dan melakukan tugas terkait.

Komponen Utama dari Arsitektur Aplikasi AI

Lapisan 1: lapisan data

AI dibangun di atas berbagai teknologi, seperti machine learning, pemrosesan bahasa alami, dan pengenalan gambar. Inti dari teknologi ini adalah data, yang membentuk lapisan dasar AI. Lapisan ini terutama berfokus pada persiapan data untuk aplikasi AI. Algoritma modern, terutama deep learning, membutuhkan sumber daya komputasi yang besar. Jadi, lapisan ini mencakup perangkat keras yang bertindak sebagai sub lapisan, yang menyediakan infrastruktur penting untuk melatih model AI. Anda dapat mengakses lapisan ini sebagai layanan terkelola penuh penyedia cloud pihak ketiga.

Lapisan 2: Kerangka kerja ML dan lapisan algoritma

Kerangka kerja ML dibuat oleh para insinyur yang bekerja sama dengan para ilmuwan datauntuk memenuhi persyaratan kasus penggunaan bisnis tertentu. Developer kemudian dapat menggunakan fungsi dan kelas bawaan untuk membangun dan melatih model dengan mudah.

Lapisan 3: lapisan model

Pada lapisan model, developer aplikasi mengimplementasikan model AI dan melatihnya menggunakan data dan algoritma dari lapisan sebelumnya. Lapisan ini sangat penting untuk kemampuan pengambilan keputusan sistem AI.

Berikut adalah beberapa komponen utama dari lapisan ini.

Struktur model: Struktur ini menentukan kapasitas model, yang terdiri dari lapisan, neuron, dan fungsi aktivasi. Seseorang dapat memilih dari jaringan neural feedforward, jaringan neural konvolusional(CNN), atau yang lainnya, tergantung dari masalah dan sumber daya yang dimiliki.

Parameter dan fungsi model: Nilai-nilai yang dipelajari selama pelatihan, seperti bobot dan bias jaringan neural, sangat penting untuk prediksi. Fungsi kerugian mengevaluasi performa model dan bertujuan untuk meminimalkan perbedaan antara output yang diprediksi dan benar.

Pengoptimal: Komponen ini menyesuaikan parameter model untuk mengurangi fungsi kerugian. Berbagai pengoptimal, seperti gradient descent dan Adaptive Gradient Algorithm (AdaGrad) memiliki tujuan yang berbeda.

Lapisan 4:lapisan aplikasi

Lapisan keempat adalah lapisan aplikasi, yang merupakan bagian arsitektur AI yang berhadapan langsung dengan pelanggan. Anda dapat meminta sistem AI untuk menyelesaikan tugas-tugas tertentu, menghasilkan informasi, memberikan informasi, atau membuat keputusan berbasis data. Lapisan aplikasi ini memungkinkan pengguna akhir untuk berinteraksi dengan sistem AI.

 

KESIMPULAN:

Dalam kesimpulan, AI adalah teknologi yang dapat membantu manusia untuk mencapai kemajuan yang lebih besar dan membuka peluang baru untuk inovasi dan keberhasilan di berbagai bidang. Namun, kita perlu memastikan bahwa penggunaan AI dilakukan dengan etika dan tanggung jawab yang tinggi, serta perkembangannya dilakukan untuk kebaikan manusia secara keseluruhan.

 

Mata Kuliah: Penulisan Kreatif

Kesan saya, saya merasa menjadi pribadi yang lebih disiplin.

Pesan saya, terima kasih kepada seluruh panitia dan juga pemateri yang sudah mengajari kami tentang banyak hal di kegiatan pkkmb kemarin. Semoga kita bisa terus menjalin kebersamaan dan silaturahmi antar sesama.