Pertanyaan dan Jawaban Wawancara Kecerdasan Buatan (AI) Teratas

Pertanyaan Wawancara Kecerdasan Buatan Teratas

Berikut adalah pertanyaan dan jawaban wawancara Kecerdasan Buatan untuk kandidat baru dan berpengalaman untuk mendapatkan pekerjaan impian mereka.

Unduh PDF Gratis: Pertanyaan & Jawaban Wawancara AI

1) Apa itu Kecerdasan Buatan?

Kecerdasan Buatan adalah bidang ilmu komputer yang menekankan penciptaan mesin cerdas yang bekerja dan bereaksi seperti manusia.


2) Apa yang dimaksud dengan Jaringan Syaraf Kecerdasan Buatan?

Kecerdasan buatan Jaringan Syaraf Tiruan dapat memodelkan secara matematis cara kerja otak biologis, sehingga memungkinkan mesin berpikir dan belajar dengan cara yang sama seperti manusia – membuatnya mampu mengenali hal-hal seperti ucapan, objek, dan hewan seperti yang kita lakukan.


3) Apa saja area dimana AI (Artificial Intelligence) dapat digunakan?

Kecerdasan Buatan dapat digunakan di banyak bidang seperti Komputasi, Pengenalan ucapan, Bio-informatika, robot Humanoid, perangkat lunak Komputer, Luar Angkasa dan Aeronautika, dll.


4) Bahasa pemrograman manakah yang tidak umum digunakan untuk AI?

Bahasa Perl bukanlah bahasa pemrograman yang umum digunakan untuk AI


5) Apa itu Prolog di AI?

Dalam AI, Prolog adalah bahasa pemrograman yang berbasis logika.


6) Berikan penjelasan perbedaan AI kuat dan AI lemah?

AI yang kuat membuat klaim yang kuat bahwa komputer dapat dibuat untuk berpikir pada tingkat yang setara dengan manusia, sedangkan AI yang lemah hanya memprediksi bahwa beberapa fitur yang mirip dengan kecerdasan manusia dapat dimasukkan ke dalam komputer untuk menjadikannya alat yang lebih berguna.


7) Sebutkan perbedaan antara AI statistik dan AI Klasik?

AI statistik lebih mementingkan pemikiran “induktif” seperti memberikan sekumpulan pola, menginduksi tren, dll. Sedangkan AI klasik, sebaliknya, lebih mementingkan pemikiran “deduktif” yang diberikan sebagai sekumpulan batasan, menyimpulkan sebuah kesimpulan dll.


8) Apa yang dimaksud dengan kunci alternatif, buatan, majemuk, dan alami?

Kunci Alternatif:  Tidak termasuk kunci utama, semua kunci kandidat dikenal sebagai Kunci Alternatif.

Kunci Buatan: Jika tidak ada kunci yang jelas baik yang berdiri sendiri atau gabungan tersedia, maka pilihan terakhir adalah, cukup buat kunci, dengan memberikan nomor pada setiap catatan atau kejadian. Ini dikenal sebagai kunci buatan.

Kunci Gabungan:  Ketika tidak ada elemen data tunggal yang secara unik mendefinisikan kejadian dalam suatu konstruk, maka mengintegrasikan beberapa elemen untuk membuat pengidentifikasi unik untuk konstruk tersebut dikenal sebagai Kunci Gabungan.

Kunci Alami:  Kunci alami adalah salah satu elemen data yang disimpan dalam suatu konstruksi, dan digunakan sebagai kunci utama.

Pertanyaan Wawancara AI
Pertanyaan Wawancara AI

9) Terdiri dari apa aturan produksi?

Aturan produksi terdiri dari seperangkat aturan dan serangkaian langkah.


10) Metode pencarian mana yang memakan lebih sedikit memori?

Metode “pencarian pertama yang mendalam” membutuhkan lebih sedikit memori.


11) Manakah cara terbaik untuk mengatasi masalah bermain Game?

Pendekatan heuristik adalah cara terbaik untuk mengatasi masalah permainan, karena pendekatan ini akan menggunakan teknik berdasarkan tebakan cerdas. Misalnya saja catur antara manusia dan komputer karena akan menggunakan perhitungan brute force, melihat ratusan ribu posisi.


12) Algoritma A* didasarkan pada metode pencarian yang mana?

Algoritma A* didasarkan pada metode pencarian pertama terbaik, karena memberikan gambaran optimasi dan pemilihan jalur yang cepat, dan semua karakteristik terletak pada algoritma A*.


13) Apa isi jaringan hybrid Bayesian?

Jaringan hybrid Bayesian berisi variabel diskrit dan kontinu.


14) Apa yang dimaksud dengan agen dalam kecerdasan buatan?

Segala sesuatu yang merasakan lingkungannya melalui sensor dan bertindak terhadap lingkungan melalui efektor dikenal sebagai Agen. Agen termasuk Robot, Program, dan Manusia, dll.


15) Apa saja yang termasuk dalam tatanan atau perencanaan parsial?

Dalam perencanaan urutan parsial, alih-alih menelusuri situasi yang mungkin terjadi, hal ini melibatkan penelusuran terhadap ruang rencana yang mungkin. Idenya adalah menyusun rencana sepotong demi sepotong.


16) Apa dua jenis langkah berbeda yang dapat kita ambil dalam menyusun sebuah rencana?

a) Tambahkan operator (tindakan)

b) Tambahkan batasan pemesanan antar operator


17) Properti manakah yang dianggap sebagai properti yang tidak diinginkan dalam sistem berbasis aturan yang logis?

“Lampiran” dianggap sebagai bukan properti yang diinginkan dari sistem berbasis aturan yang logis.


18) Apa itu Jaringan Syaraf Tiruan dalam Kecerdasan Buatan?

Dalam kecerdasan buatan, jaringan saraf merupakan emulasi sistem saraf biologis, yang menerima data, memproses data, dan memberikan keluaran berdasarkan algoritma dan data empiris.

Kecerdasan Buatan
Kecerdasan Buatan

19) Kapan suatu algoritma dianggap selesai?

Suatu algoritma dikatakan selesai jika algoritma tersebut diakhiri dengan solusi yang sudah ada.


20) Apa yang dimaksud dengan fungsi heuristik?

Fungsi heuristik memberi peringkat alternatif, dalam algoritma pencarian, pada setiap langkah percabangan berdasarkan informasi yang tersedia untuk memutuskan cabang mana yang akan diikuti.


21) Apa fungsi ketiga komponen sistem perencanaan?

Dalam sistem perencanaan, fungsi komponen ketiga adalah mendeteksi kapan solusi suatu masalah telah ditemukan.


22) Apa yang dimaksud dengan “Umumnya” dalam AI?

Generalitas adalah ukuran kemudahan suatu metode dapat disesuaikan dengan domain penerapan yang berbeda.


23) Apa yang dimaksud dengan parser top-down?

Pengurai top-down dimulai dengan membuat hipotesis sebuah kalimat dan secara berturut-turut memprediksi konstituen tingkat bawah hingga simbol pra-terminal individual ditulis.


24) Sebutkan perbedaan antara pencarian luas pertama dan pencarian pertama terbaik dalam kecerdasan buatan?

Ini adalah dua strategi yang sangat mirip. Dalam pencarian terbaik pertama, kami memperluas node sesuai dengan fungsi evaluasi. Sedangkan pada pencarian pertama luasnya suatu node diperluas sesuai dengan fungsi biaya dari node induk.


25) Apa yang dimaksud dengan bingkai dan skrip dalam “Kecerdasan Buatan”?

Frame adalah salah satu varian jaringan semantik yang merupakan salah satu cara populer untuk menyajikan pengetahuan non-prosedural dalam sistem pakar. Sebuah bingkai yang merupakan buatan struktur data digunakan untuk membagi pengetahuan menjadi substruktur dengan mewakili “situasi stereotip'. Skrip mirip dengan bingkai, hanya saja nilai yang mengisi slot harus diurutkan. Skrip digunakan dalam sistem pemahaman bahasa alami untuk mengatur basis pengetahuan dalam kaitannya dengan situasi yang harus dipahami oleh sistem.


26) Apa kepanjangan dari FOPL dan jelaskan perannya dalam Kecerdasan Buatan?

FOPL adalah singkatan dari Logika Predikat Orde Pertama, menyediakan Logika Predikat

a) Bahasa untuk mengungkapkan pernyataan tentang “Dunia” tertentu

b) Suatu sistem inferensi pada alat deduktif dimana kita dapat menarik kesimpulan dari pernyataan tersebut

c) Semantik berdasarkan teori himpunan


27) Terdiri dari apa bahasa FOPL

a) Satu set simbol konstanta

b) Sekumpulan variabel

c) Sekumpulan simbol predikat

d) Satu set simbol fungsi

e) Ikatan logis

f) Kuantor Universal dan Kualifikasi Eksistensial

g) Relasi kesetaraan biner khusus


28) Untuk penelusuran daring dalam 'Kecerdasan Buatan', agen penelusuran mana yang beroperasi dengan menyisipkan komputasi dan tindakan?

Dalam pencarian online, ia akan mengambil tindakan terlebih dahulu lalu mengamati lingkungan.


29) Algoritma pencarian manakah yang akan menggunakan jumlah memori terbatas dalam pencarian online?

RBFE dan SMA* akan menyelesaikan segala jenis masalah yang A* tidak bisa selesaikan dengan menggunakan jumlah memori yang terbatas.


30) Dalam 'Kecerdasan Buatan' di mana Anda dapat menggunakan aturan Bayes?

Dalam Kecerdasan Buatan untuk menjawab pertanyaan probabilistik yang dikondisikan pada satu bukti, aturan Bayes dapat digunakan.


31) Untuk membangun model Bayes, berapa suku yang dibutuhkan?

Untuk membangun model Bayes di AI, diperlukan tiga syarat; mereka adalah satu probabilitas bersyarat dan dua probabilitas tanpa syarat.


32) Apa konsekuensi antara sebuah node dan pendahulunya saat membuat jaringan bayesian?

(A) Bergantung secara fungsional (B) Bergantung (C) Independen bersyarat (D) Kedua opsi A & B

Jawaban yang benar adalah (C) Independen secara kondisional

Penjelasan: Saat membuat Bayesian Network, konsekuensi antara sebuah node dan pendahulunya adalah bahwa sebuah node dapat independen secara kondisional dari pendahulunya.


33) Untuk menjawab pertanyaan bagaimana jaringan Bayesian dapat digunakan?

Jika Jaringan Bayesian merupakan perwakilan dari distribusi gabungan, maka dengan menjumlahkan semua entri gabungan yang relevan, Jaringan tersebut dapat menyelesaikan pertanyaan apa pun.


34) Apa yang menggabungkan metode induktif dengan kekuatan representasi tingkat pertama?

Pemrograman logika induktif menggabungkan metode induktif dengan kekuatan representasi orde pertama.


35) Dalam Pemrograman Logika Induktif apa yang perlu dipenuhi?

Tujuan dari Pemrograman Logika Induktif adalah untuk menghasilkan serangkaian kalimat untuk hipotesis sedemikian rupa sehingga batasan yang diperlukan terpenuhi.


36) Dalam metode pembelajaran induktif top-down, berapa banyak literal yang tersedia? Apakah mereka?

Ada tiga literal yang tersedia dalam metode pembelajaran induktif top-down yaitu

a) Predikat

b) Kesetaraan dan Ketimpangan

c) Literal Aritmatika


37) Algoritme manakah yang membalikkan strategi resolusi lengkap?

'Resolusi Terbalik' membalikkan resolusi lengkap, karena merupakan algoritma lengkap untuk mempelajari teori orde pertama.


38) Dalam pengenalan suara, sinyal apa yang digunakan?

Dalam pengenalan suara, sinyal akustik digunakan untuk mengidentifikasi rangkaian kata.


39) Dalam pengenalan ucapan, model manakah yang memberikan probabilitas setiap kata mengikuti setiap kata?

Model Biagram memberikan probabilitas setiap kata mengikuti kata lainnya dalam pengenalan ucapan.


40) Algoritma manakah yang digunakan untuk menyelesaikan penalaran probabilistik temporal?

Untuk menyelesaikan penalaran probabilistik temporal, HMM (Hidden Markov Model) digunakan, tidak bergantung pada model transisi dan sensor.


41) Apa yang digunakan Hidden Markov Model (HMMs)?

Model Markov Tersembunyi adalah alat yang ada di mana-mana untuk memodelkan data deret waktu atau memodelkan perilaku urutan. Mereka digunakan di hampir semua sistem pengenalan suara saat ini.


42) Dalam Model Markov Tersembunyi, bagaimana keadaan proses dijelaskan?

Keadaan proses dalam model HMM digambarkan dengan 'Variabel Acak Diskrit Tunggal'.


43) Dalam HMM, berapakah kemungkinan nilai variabelnya?

'Kemungkinan Keadaan di Dunia' adalah nilai yang mungkin dari variabel dalam HMM.


44) Di HMM, dimana variabel tambahan ditambahkan?

Saat berada dalam jaringan HMM, variabel status tambahan dapat ditambahkan ke model temporal.


45) Dalam Kecerdasan Buatan, analisis semantik digunakan untuk apa?

Dalam Kecerdasan Buatan, untuk mengekstrak makna dari kelompok kalimat digunakan analisis semantik.


46) Apa yang dimaksud dengan semantik komposisi?

Proses penentuan makna P*Q dari P,Q dan* dikenal dengan Semantik Komposisi.


47) Bagaimana inferensi logis dapat diselesaikan dalam Logika Proposisional?

Dalam Logika Proposisional, algoritma Inferensi Logis dapat diselesaikan dengan menggunakan

a) Kesetaraan Logis

b) Validitas

c) Kemampuan yang memuaskan


48) Proses manakah yang membuat ekspresi logika berbeda terlihat identik?

Proses 'penyatuan' membuat ekspresi logis yang berbeda menjadi identik. Inferensi yang diangkat memerlukan pencarian pengganti yang dapat membuat ekspresi berbeda terlihat identik. Proses ini disebut unifikasi.


49) Algoritme manakah dalam 'Unifikasi dan Pengangkatan' yang mengambil dua kalimat dan mengembalikan pemersatu?

In 'Unifikasi dan Pengangkatan' algoritma yang mengambil dua kalimat dan mengembalikan pemersatu adalah algoritma 'Unify'.


50) Pendekatan mana yang paling mudah untuk algoritma perencanaan?

Pencarian ruang negara adalah pendekatan yang paling mudah untuk algoritma perencanaan karena memperhitungkan segalanya untuk menemukan solusi.

Pertanyaan wawancara ini juga akan membantu dalam viva Anda (lisan)

Share

13 Komentar

  1. Avatar Lisa Nguyen mengatakan:

    YA AMPUN!!! Terima kasih, ini sangat membantu saya!

  2. Avatar jalala mengatakan:

    terima kasih itu banyak membantu saya

    1. Avatar Aafiya mengatakan:

      Wow..sangat membantu
      Terima kasih atas semua pertanyaan terbanyak tentang AI

  3. Avatar Sy@TodaysAIcom mengatakan:

    Kerja bagus dalam mengumpulkan begitu banyak pertanyaan dasar. Ini akan membantu menjernihkan pikiran siapa pun yang tertarik pada AI. Tapi sejujurnya menurut saya jawabannya bisa lebih deskriptif dan panjang. Meskipun demikian, bermanfaat. Terima kasih juga telah melampirkan file pdf, saya akan mencetaknya dan membagikannya kepada semua siswa saya.

  4. Avatar Abby mengatakan:

    aku sangat menyukai ini, terima kasih

  5. Avatar ESUBALW mengatakan:

    itu penjelasan yang bagus
    untuk memahami seseorang dengan mudah

  6. Avatar Eric mengatakan:

    Terima kasih banyak telah membantu saya menyelesaikan soal tugas saya 🥰😍

  7. Avatar Eric Yaw mengatakan:

    Terima kasih banyak telah membantu saya menyelesaikan soal tugas saya 🥰😍

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Bidang yang harus diisi ditandai *