- Course creator: Wiharto Wiharto
- Course creator: Wiharto Wiharto
Mahasiswa akan belajar tentang konsep dasar komputasi serta implementasi komputasi pada berbagai bidang; Cloud Computing, Grid Computing; konsep dasar Virtualisasi dan Distributed Computing; konsep dan terminologi pendekatan sistem terdistribusi; Parallel Computation dan Arsitekturnya; Parallel Computation, Distributed Processing, Architectural Parallel Computer; arsitektur dan layanan cloud computing; arsitektur dan aplikasi grid computing; cluster, manfaat cluster, dan arsitektur cluster; Thread Programming
- Course creator: Wisnu Widiarto
Mahasiswa akan belajar tentang konsep pengolahan sinyal digital; bidang-bidang penerapan untuk pengolahan sinyal digital; mengembangkan dan menyelesaikan permasalahan dalam bidang pengolahan sinyal digital; dan menerapkan pengolahan sinyal digital dalam beberapa kasus
- Course creator: Wisnu Widiarto
- Course creator: Sari Widya Sihwi
kelas online WMC semester ganjil 2020
Mempelajari :
1. Definisi logika fuzzy dan aplikasinya
2. Perbedaan himpunan fuzzy dengan himpunan crisp beserta terminologinya
3. Macam-macam fungsi keanggotaan pada variabel fuzzy
4. Relasi dan komposisi pada himpunan fuzzy
5. Sistem inferensi fuzzy dengan metode Mamdani
6. Sistem inferensi fuzzy dengan metode Sugeno,
7. Sistem inferensi fuzzy dengan metode Tsukamoto
8. Merepresentasikan fuzzy clustering dengan metode ::Relasi Equivalensi, FCM Fuzzy Clustering
9. Merepresentasikan penyelesaian masalah FMCDM
10. Konsep dasar dan aplikasi Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (FMCDM)
- Course creator: Esti Suryani
- Course creator: Sari Widya Sihwi
kuliah wireless and mobile computing
- Course creator: Ardhi Wijayanto
kuliah mobile app development
- Course creator: Ardhi Wijayanto
- Non-editing teacher: Hafiz Abdurrahman
- Non-editing teacher: Taufiq Odhi Dwi Putra
- Course creator: Dewi Wardani
Mahasiswa mampu melakukan proses enkripsi maupun deskripsi terhadap
suatu pesan dengan menggunakan private key system maupun public key system,
melakukan tanda tangan secara digital terhadap document dan mampu menyisipkan data digital ke
dalam data digital lain ( watermarking
technique ).
|
Pada matakuliah ini, mahasiswa akan belajar tentang intelligent agent baik secara teori di kelas maupun praktek melalui tugas project. Intelligent agent akan memanfaatkan algoritma pencarian (search), algoritma berbasis reasoning, planning serta algoritma pembelajaran (learning-based.) Algoritma search yang dipelajari antara lain algoritma uninformed/informed search, heuristic search, adversarial search dan algoritma search untukconstraint satisfaction problem. Sedangkan algoritma berbasis pengetahuan meliputi representasi serta inference propositional logic, first order logic, reasoning under uncertainty. Untuk algoritma yang berbasis pembelajaran, di mata kuliah ini akan dibahas tentang algoritma statistical learning, pengantar artificial neural network. Selain teori, di dalam kuliah ini akan disampaikan studi kasus dalam bentuk tugas project yang berkaitan dengan intelligent agent yang memanfaatkan algoritma pencarian, algoritma berbasis pengetahuan atau algoritma statistical learning. Tugas project dapat dikerjakan secara individu maupun secara berkelompok, sehingga mahasiswa memiliki pengalaman belajar dan mampu berfikir secara kritis tentang penerapan intelligent agent. |
- Course creator: Wiharto Wiharto
Pada matakuliah ini, mahasiswa akan belajar tentang intelligent agent baik secara teori di kelas maupun praktek melalui tugas project. Intelligent agent akan memanfaatkan algoritma pencarian (search), algoritma berbasis reasoning, planning serta algoritma pembelajaran (learning-based.) Algoritma search yang dipelajari antara lain algoritma uninformed/informed search, heuristic search, adversarial search dan algoritma search untukconstraint satisfaction problem. Sedangkan algoritma berbasis pengetahuan meliputi representasi serta inference propositional logic, first order logic, reasoning under uncertainty. Untuk algoritma yang berbasis pembelajaran, di mata kuliah ini akan dibahas tentang algoritma statistical learning, pengantar artificial neural network. Selain teori, di dalam kuliah ini akan disampaikan studi kasus dalam bentuk tugas project yang berkaitan dengan intelligent agent yang memanfaatkan algoritma pencarian, algoritma berbasis pengetahuan atau algoritma statistical learning. Tugas project dapat dikerjakan secara individu maupun secara berkelompok, sehingga mahasiswa memiliki pengalaman belajar dan mampu berfikir secara kritis tentang penerapan intelligent agent.
- Course creator: Wiharto Wiharto
- Course creator: BAMBANG HARJITO
Tujuan mata kuliah ini adalah untuk mengetahui peran strategis SI, infrastruktur teknologi informasi, mengetahui bagaimana memanfaatkan SI untuk mendukung keputusan strategis perusahaan, bagaimana mendesain ulang proses bisnis dan membangun SI yg sesuai dengan tujuan strategis organisasi serta bagaimana mengimplementasikan dan mengelola sistem baru.
Mata kuliah ini akan mempelajari semua knowledge area dari manajemen proyek.