Kursus ini memberikan pengenalan menyeluruh tentang ide dan metode dasar Kecerdasan Buatan (AI), dengan fokus khusus pada agen cerdas, strategi pencarian, dan algoritma pencarian lokal. Siswa mulai dengan mempelajari dasar-dasar AI dan perbedaannya dengan kecerdasan manusia. Mereka belajar tentang hal-hal seperti pembelajaran mesin, penalaran, dan bagaimana AI dapat digunakan di dunia nyata.
Fokus utama kursus ini adalah pada agen cerdas: apa itu agen cerdas, bagaimana mereka berinteraksi dengan lingkungannya, dan bagaimana menggunakan kerangka kerja seperti PEAS (Performance measure, Environment, Actuators, Sensors) untuk menilai seberapa baik mereka bekerja. Siswa akan melihat berbagai jenis agen dan lingkungan serta memikirkan bagaimana hal tersebut memengaruhi desain dan kinerja agen.
Kursus ini juga mengajarkan siswa bagaimana menggunakan pencarian sebagai cara untuk memecahkan masalah dalam AI. Ini termasuk strategi pencarian yang tidak terinformasi (seperti Breadth-First Search, Depth-First Search, dan Uniform Cost Search) dan strategi pencarian yang terinformasi (seperti Greedy Search dan A* Search). Kursus ini juga membahas metode pencarian lokal seperti Hill Climbing. Siswa akan belajar cara menggunakan algoritma ini dan menerapkannya pada masalah dunia nyata melalui modul terstruktur dan latihan langsung.
Siswa akan memiliki pemahaman yang baik tentang blok bangunan dasar AI pada akhir kursus. Mereka juga akan dapat merancang sistem cerdas menggunakan metode berbasis pencarian yang efektif.
