Dasar-Dasar AI & Data

Unit dan bite

1. Unit 1·6 bite·Sekitar 18 menit

   Apa itu AI?

   Tanpa jargon: AI adalah software yang belajar dari contoh untuk membuat prediksi.

   1. AI dalam satu kalimat

      Kupas hype-nya, dan AI adalah software yang belajar membuat prediksi dari contoh.

      3 menit

   2. Aturan vs contoh

      Software lama mengikuti aturan yang ditulis orang. AI menyusun polanya sendiri dari contoh.

      3 menit

   3. AI, machine learning, dan generative AI

      Tiga istilah yang sering dianggap sama, dan bagaimana sebenarnya saling bersarang.

      3 menit

   4. Cara chatbot menulis

      Large language model menebak potongan teks berikutnya, satu per satu.

      3 menit

   5. Hebat di satu tugas, canggung di tugas lain

      Kemampuan AI tidak merata, jadi nilai ia tugas demi tugas.

      3 menit

   6. AI yang sudah Anda pakai

      Filter spam, perkiraan waktu tiba, dan rekomendasi: AI sudah lama ada di sekitar Anda.

      3 menit
2. Unit 2·6 bite·Sekitar 18 menit

   Prompt

   Cara memberi instruksi ke AI supaya hasilnya berguna, dan apa yang tidak boleh Anda tempelkan.

   1. Prompt adalah brief

      Tulis untuk AI seperti Anda memberi brief ke rekan baru yang cerdas tapi belum tahu apa-apa soal situasi Anda.

      3 menit

   2. Konteks, tugas, format

      Daftar periksa tiga bagian untuk hampir semua prompt.

      3 menit

   3. Tunjukkan contoh

      Satu contoh yang bagus sering lebih ampuh daripada satu paragraf deskripsi.

      3 menit

   4. Sebutkan untuk siapa

      Menyebut audiens mengubah kosakata, kedalaman, dan nada jawaban.

      3 menit

   5. Perbaiki, jangan mulai ulang

      Jawaban pertama adalah draf. Arahkan dengan masukan yang spesifik.

      3 menit

   6. Yang tidak boleh masuk ke prompt

      Data pribadi dan rahasia perusahaan butuh aturan perusahaan Anda lebih dulu.

      3 menit
3. Unit 3·8 bite·Sekitar 24 menit

   Pola, bukan sulap

   Bagaimana AI belajar dari data, dan kenapa data yang buruk menghasilkan AI yang buruk.

   1. Belajar dari contoh

      Data latihan, label, dan kenapa contohnya harus mirip dengan dunia nyata.

      3 menit

   2. Apa yang dilihat model

      Fitur: petunjuk di dalam data yang dipakai model untuk menebak.

      3 menit

   3. Melatih vs memakai

      Model belajar sekali di awal, lalu dipakai berkali-kali. Dunia berubah di antaranya.

      3 menit

   4. Cara AI belajar

      Menebak, melihat seberapa salah, menyesuaikan sedikit — diulang jutaan kali.

      3 menit

   5. Menghafal vs belajar

      Overfitting: model yang hafal soal latihan tapi gagal di soal baru.

      3 menit

   6. Data lebih banyak membantu, sampai batas tertentu

      Kenapa kualitas dan keragaman data sering lebih penting daripada jumlahnya.

      3 menit

   7. Sampah masuk, sampah keluar

      Label yang salah, data yang bolong, dan contoh yang berat sebelah semuanya ikut dipelajari.

      3 menit

   8. Rangkuman: pola, bukan sulap

      Satu gambaran utuh tentang cara AI belajar, dalam tiga menit.

      3 menit
4. Unit 4·6 bite·Sekitar 18 menit

   Titik buta

   Di mana AI salah — mengarang, ketinggalan zaman, berat sebelah — dan cara memeriksanya.

   1. Salah dengan yakin

      Halusinasi: saat AI mengarang fakta, kutipan, atau sumber yang terdengar meyakinkan.

      3 menit

   2. Ketinggalan zaman

      Batas pengetahuan model, dan kapan Anda butuh tool yang bisa mencari informasi terbaru.

      3 menit

   3. Bias masuk, bias keluar

      Model mewarisi ketimpangan dari datanya, termasuk dalam keputusan soal orang.

      3 menit

   4. Terdengar benar belum tentu benar

      Kenapa tulisan yang lancar membuat kita lengah, dan cara melawannya.

      3 menit

   5. Cara memverifikasi jawaban

      Cek sumber, cek angka, cek dengan orang yang tahu — urutan sederhana untuk setiap jawaban penting.

      3 menit

   6. Kapan tidak memakai AI

      Tugas di mana risiko salahnya lebih besar daripada waktu yang dihemat.

      3 menit
5. Unit 5·7 bite·Sekitar 21 menit

   Dasar-dasar data

   Membaca angka dan grafik dengan jujur — keterampilan yang membuat Anda sulit dibohongi, oleh manusia maupun AI.

   1. Apa yang termasuk data

      Angka, teks, gambar, klik: data adalah catatan tentang sesuatu yang terjadi.

      3 menit

   2. Baris dan kolom

      Bentuk tabel yang dipakai hampir semua analisis, dan kenapa satu baris harus berarti satu hal.

      3 menit

   3. Rata-rata yang menyesatkan

      Mean vs median, dan kenapa "gaji rata-rata" sering tidak menggambarkan siapa pun.

      3 menit

   4. Persen vs poin persentase

      Dari 2% ke 3% itu naik 1 poin — atau naik 50%. Keduanya benar, dan itu masalahnya.

      3 menit

   5. Korelasi bukan kausalitas

      Dua hal yang naik bersamaan belum tentu saling menyebabkan.

      3 menit

   6. Grafik yang menyesatkan

      Sumbu yang dipotong, skala yang dipilih-pilih, dan cara membaca grafik dalam sepuluh detik.

      3 menit

   7. Ukuran sampel itu penting

      Kenapa "3 dari 4 pelanggan suka" berarti hal yang sangat berbeda dengan "300 dari 400".

      3 menit
6. Unit 6·6 bite·Sekitar 18 menit

   Bekerja bersama AI

   Kebiasaan sehari-hari yang memisahkan orang yang memakai AI dengan baik dari yang sekadar memakainya.

   1. Pilih tugas yang tepat

      Tugas yang sering, mudah diperiksa, dan murah kalau salah: tempat terbaik untuk mulai.

      3 menit

   2. AI menulis draf, Anda menyunting

      Membagi kerja dengan jelas: AI untuk kecepatan, Anda untuk penilaian.

      3 menit

   3. Ringkasan yang bisa dipercaya

      Cara meminta ringkasan yang menunjuk ke sumbernya, dan cara mengeceknya.

      3 menit

   4. Menganalisis spreadsheet dengan AI

      Bertanya ke data Anda dengan bahasa biasa — dan memeriksa angka yang kembali.

      3 menit

   5. Manusia tetap di dalam alur

      Di titik mana keputusan harus tetap di tangan orang, dan kenapa.

      3 menit

   6. Kebiasaan AI Anda

      Rutinitas kecil setiap minggu yang membuat keterampilan ini terus tumbuh.

      3 menit

Bacaan sambil menunggu

Panduan dari tim Datamew, gratis di web hari ini.

Dasar AI

Cara Membuat Prompt yang Bagus: Kerangka 5 Bagian untuk Kerja

Prompt yang bagus memberi AI lima hal: konteks, tugas, input, format, dan batasan. Prompt itu menjelaskan untuk siapa pekerjaannya, apa yang harus dikerjakan, bahan apa yang dipakai, seperti apa bentuk jawabannya, dan apa yang harus dihindari. Setelah itu, cek jawabannya dan ajukan pertanyaan lanjutan.

7 menit baca

AI dari Nol

Cara Belajar AI dari Nol, Tanpa Coding

Ya, Anda bisa belajar AI tanpa menulis kode sama sekali. Untuk memakai AI dengan baik di tempat kerja, Anda butuh empat hal: paham dasar cara kerjanya, tahu di mana ia sering salah, berlatih dengan satu atau dua tool gratis, dan terbiasa mengecek setiap jawaban sebelum dipakai.

8 menit baca