Apa itu – Graph Mining 12 Data Mining – Data Clustering – 13 Data Mining – Market Auto Analysis – 14 Data Mining – Data Cleaning – – Visualisasi Data Akademik dan Kemahasiswaan ITB Kur2013-IF Halaman 67 dari 82 mahasiswa PhD.

Bagaimana templat dokumen ini menjadi milik Biro Pendidikan-ITB? Dokumen ini merupakan bagian dari program penelitian “Teknik Informasi” ITB. Dilarang memperbanyak dokumen ini tanpa sepengetahuan Dirdik-ITB dan IF-ITB. Mg# Topik Subtopik Kinerja Belajar Mahasiswa Sumber Materi 15 Data Mining – Analisis Jaringan Sosial – Akademik dan Kemahasiswaan ITB Kur2013-IF Halaman 68 dari 82 mahasiswa PhD.

Bagaimana templat dokumen ini menjadi milik Biro Pendidikan-ITB? Dokumen ini merupakan bagian dari program penelitian “Teknik Informasi” ITB. Dilarang memperbanyak dokumen ini tanpa sepengetahuan Dirdik-ITB dan IF-ITB. Sistem Pengumpulan Informasi Kode Mata Kuliah: IF4042 Jam Kredit: 3 Semester: 7/8 KK / Ketua Jurusan: Jenis: Pilihan Gelar Ilmu Komputer.

Apa nama mata kuliah sistem pengumpulan informasi “Pengantar Sistem Pengumpulan Informasi”? Kursus sistem temu kembali informasi, model ruang vektor, model probabilistik, umpan balik, perluasan kueri, kosakata, evaluasi kinerja sistem, sistem temu kembali informasi mesin pencari, model ruang vektor, model probabilistik, umpan balik, perluasan kueri, kosakata, evaluasi kinerja sistem, pencarian pencarian lengkap Sistem pengambilan informasi mesin, model ruang vektor, model probabilistik, umpan balik, perluasan kueri, kosakata, evaluasi kinerja sistem, sistem pengambilan informasi mesin pencari, model ruang vektor, model probabilistik, umpan balik, perluasan kueri, kamus, evaluasi kinerja sistem, mesin pencari pascasarjana .

Apa hasil yang mungkin terjadi? Kuliah ini mengajarkan tentang teknik dan metode sistem temu kembali informasi. Mata kuliah dan prasyarat terkait: Statistika, Aljabar, Geometri, Prasyarat, Perpustakaan, Kegiatan Pendukung, Gerard Salton, “Pengantar Pengambilan Informasi,” McGraw-Hill, Mahasiswa Pascasarjana, 1999.

Apa kriteria evaluasinya? Catatan Tambahan Mg Topik Subtopik Hasil Belajar mahasiswa Sumber Materi #1 Pengantar Sistem Temu Kembali Informasi 2 Model Ruang Vektor Pascasarjana.

3 Apa yang dimaksud dengan model probabilistik? 4 model Boolean tingkat lanjut. 5 Indeks Semantik Laten 6 Model Jaringan Inferensi 7 Model Algoritma Genetika 8 – PhD

apa itu? 9 Model jaringan saraf 10 Model himpunan fuzzy 11 Evaluasi dalam sistem pencarian informasi 12 Relevansi umpan balik 13 Peran tesaurus dalam meningkatkan kinerja pascasarjana.

Apa Itu 14 Aplikasi Pembuatan Tesaurus Otomatis 15 di Mesin Pencari Akademik dan Kemahasiswaan ITB Kur2013-IF Halaman 69 of 82 Templat dokumen ini milik Biro Pendidikan ITB. Dokumen ini merupakan bagian dari program penelitian Teknik Informatika di ITB. Mahasiswa program doktor Dirdik-ITB dan IF-ITB tidak boleh memperbanyak dokumen ini tanpa izin.

Apa yang dimaksud dengan sistem informasi canggih? % Kode Mata Kuliah: IF4043 Berat Kredit: 3 Semester: 7/8 %%/Tanggung Jawab Kredit: Sifat: Penelitian Ilmu Komputer Judul Mata Kuliah Pilihan Kursus Sistem Informasi Lanjutan Sistem Informasi Lanjut Pendahuluan mahasiswa belajar sistem informasi pendukung. Peran aspek non-transaksional dari kebutuhan organisasi serta peluang dan risikonya. Mahasiswa akan mempelajari berbagai aplikasi yang mendukung sistem informasi dan mampu menganalisis permasalahan organisasi guna mengembangkan solusi dengan menggunakan berbagai aplikasi yang ada. Studi pascasarjana.

Selain itu, mahasiswa akan belajar tentang tata kelola sistem informasi organisasi. mahasiswa memahami peran sistem informasi dalam mendukung kebutuhan organisasi non-transaksional serta peluang dan risikonya. mahasiswa memahami berbagai jenis sistem informasi dan mampu menganalisis masalah organisasi untuk mengembangkan solusi menggunakan berbagai jenis aplikasi. mahasiswa mempelajari manajemen sistem informasi organisasi. Organisasi keseluruhan dan koherensi kursus SI, nilai sistem informasi, sistem informasi manajemen, sistem pendukung keputusan, sistem informasi manajemen, sistem informasi cerdas, pengujian perantara, kerangka tata kelola TI/SI, manajemen sistem informasi, manajemen risiko SI (keberlangsungan bisnis)) . (Keamanan dan Privasi) Koordinasi antara organisasi dan sistem informasi, nilai sistem informasi, sistem informasi manajemen, sistem pendukung keputusan, sistem informasi eksekutif, sistem informasi cerdas, pengujian jangka menengah, kerangka tata kelola TI/SI, manajemen sistem informasi, pascasarjana dan Sistem Informasi manajemen risiko doktoral (Kontinuitas Bisnis, Keamanan dan Privasi).

Bagaimana hasilnya? Mahasiswa mampu membandingkan sistem informasi yang berbeda dalam organisasi dengan tingkat manajemen yang berbeda. mahasiswa mampu menggunakan pengetahuan ini untuk memecahkan masalah organisasi. mahasiswa dapat mengidentifikasi komponen-komponen berpikir nonmonotonik dan membandingkannya dengan proses berpikir monotonik. mahasiswa memiliki pengetahuan di bidang tata kelola informasi. Persyaratan lulusan organisasi sistem informasi.

Bagaimana hubungan kursus dan kegiatannya? – Dukungan bibliografi Laudon, K dan Laudon J (2009). Salah. (Edisi ke-11). Sekolah Pascasarjana Prentice Hall.

Bagaimana melakukannya O’Brien, J. (2008). Salah. Panduan Penilaian MGH UTS 30%, UAS 30%, Tugas 40% Catatan Tambahan Mg Topik Subtopik Kinerja Pembelajaran mahasiswa Sumber Materi Pascasarjana.

Panduan #1: Apa itu: Koordinasi Organisasi dan Sistem Informasi, Nilai Sistem Informasi, Sistem Informasi Manajemen, Sistem Pendukung Keputusan Lulusan.

Bagaimana menjadi mahasiswa PhD di 5 Sistem Pendukung Keputusan, 6 Sistem Informasi Eksekutif, 7 Sistem Informasi Cerdas, 8 UTS dan 9 Tata Kelola IT/IS.

Apa Kerangkanya 10 Kerangka Tata Kelola TI/SI 11 Manajemen Sistem Informasi 12 Manajemen Sistem Informasi 13 Manajemen Risiko IS Kontinuitas Bisnis Pascasarjana.

How What What 14 Sistem Informasi Manajemen Risiko Keamanan 15 Sistem Informasi Manajemen Risiko Perlindungan Data Bidang Akademik dan Kemahasiswaan ITB Kur2013-IF Halaman 70 of 82 Templat dokumen ini milik Dinas Pendidikan – ITB. Dokumen ini merupakan bagian dari program penelitian “Teknik Informasi” ITB. Mahasiswa program doktor Dirdik-ITB dan IF-ITB tidak boleh memperbanyak dokumen ini tanpa izin.

Apa alasan di balik serangkaian latihan analisis dan pemodelan yang kompleks? 7 SOA desain dan eksplorasi model arsitektur berorientasi layanan dan paradigma desain berorientasi layanan, termasuk pengenalan rinci komposisi layanan dan peran layanan runtime. Pascasarjana Arsitektur UTS8.

Apa saja 9 Lab Desain dan Arsitektur SOA? Laboratorium praktik di mana peserta menerapkan pola, model, konsep, teknik, dan prinsip yang tercakup dalam kursus sebelumnya untuk menyelesaikan serangkaian latihan arsitektur dan desain layanan. 10 Teknologi Layanan Berbasis Web (1) Kumpulan topik spesifik terkait desain dan teknologi layanan REST, definisi dan lampiran kebijakan WS, dan model penggunaan komputasi awan untuk layanan berbasis cloud. 11 Teknologi layanan berbasis web (2) 12 Menggunakan Java untuk pengembangan layanan (1) Topik ini berfokus pada penerapan pola desain SOA dan prinsip-prinsip berorientasi layanan dalam teknologi Java terdistribusi dan standar pengembangan layanan, dengan fokus pada layanan Web dan teknologi layanan REST Itu bohong. 13 Menggunakan Java untuk Pengembangan Layanan (2) 14 Dasar-Dasar SOA Kursus ini memperkenalkan model dasar tata kelola SOA, kerangka kerja, konsep dan proses, serta mendefinisikan aturan dan peran. Studi pascasarjana.

Apa itu tata kelola? 15 Penelitian dan Kemahasiswaan Universitas Ilmu Terapan ITB Kur2013-IF Halaman 72 of 82 Templat dokumen ini milik Dinas Pendidikan – ITB. Dokumen ini merupakan bagian dari program penelitian “Teknik Informasi” ITB. Mahasiswa program doktor Dirdik-ITB dan IF-ITB tidak boleh memperbanyak dokumen ini tanpa izin.

Apa itu perangkat lunak berbasis komponen? Kode Mata Kuliah: Berat SKS: Semester: 7/8 3 SKS CP/Satuan Tugas: Tipe: IF4051 RPLD Pilihan Studi Judul Mata Kuliah Pengantar Rekayasa Perangkat Lunak Berbasis Komponen Ikhtisar Mata Kuliah Rekayasa Perangkat Lunak Berbasis Komponen Ikhtisar Mata Kuliah Mengajarkan konsep dasar: Pengetahuan tentang komponen dan komponen pengembangan perangkat lunak berbasis komponen serta pengalaman praktis dalam pengembangan perangkat lunak berbasis komponen skala menengah untuk mahasiswa PhD.

Bagaimana Mata kuliah ini memberikan pengetahuan konseptual dasar tentang komponen dan pengembangan perangkat lunak berbasis komponen, serta studi kasus pengembangan perangkat lunak berbasis komponen skala menengah. Selesaikan kursus. Konsep dasar akuntansi laba rugi terkomponen, spesifikasi komponen dan proses pengembangan (metodologi) laba dan rugi terkomponen, komposisi dan integrasi komponen, pengujian PL terkomponen dan penjaminan mutu, sistem terdistribusi terkomponen, berbagai teknologi pengenalan komponen: Pengenalan platform CORBA dan DCOM dan eksplorasi, komponen platform dan penggunaan praktis dari teknik yang diajarkan dan perangkat lunak yang digunakan untuk membangunnya. Konsep dasar perangkat lunak berbasis komponen, spesifikasi komponen, proses pengembangan berbasis komponen (metodologi), komposisi dan integrasi komponen, pengujian komponen dan penjaminan mutu, sistem komponen terdistribusi, pengenalan berbagai komponen teknis: pengenalan dan eksplorasi CORBA, DCOM dan Didukung Platform Komponen dan Studi Kasus: Kembangkan perangkat lunak berbasis komponen berukuran sedang menggunakan salah satu teknologi dan platform berikut. Hasil Setelah menyelesaikan mata kuliah ini, mahasiswa akan mampu: Memahami komponen P/L dan pengembangan P/L berbasis komponen. Memahami dan mengoperasikan berbagai alat pascasarjana untuk mendukung pengembangan P&L berbasis komponen.

Bagaimana Anda membangun laba dan rugi untuk perusahaan skala menengah dengan secara konsisten menerapkan pendekatan berbasis komponen dan memanfaatkan platform dan alat implementasi yang telah Anda jelajahi? Kursus Terkait – Dasar-dasar Rekayasa Perangkat Lunak – Kegiatan Dukungan Magang, Pemahaman Platform dan Alat – Magang dalam Membangun Laporan Laba Rugi Berbasis Komponen dalam Skala Besar Ivica Crnkovic dan Magnus Larsson, Membangun Sistem Perangkat Lunak Berbasis Komponen yang Andal; Artech House, Inc, 2002 ( Utama Perpustakaan) Program Pascasarjana.

John Cheesman, John Daniels, Komponen UML: Proses Sederhana untuk Mendefinisikan Perangkat Lunak Berbasis Komponen, Addison-Wesley Professional, 2000 Clemens Szyperski, Perangkat Lunak Komponen, Beyond OO Programming, Edisi ke-2, Addison-Wesley, 2002 Roger S. Pressman, Rekayasa Perangkat Lunak : Pendekatan Praktisi, Edisi ke-7, Mc Graw-Hill, 2010 (Perpustakaan Alternatif) Panduan Penilaian Peserta kursus akan dinilai berdasarkan hasil berikut: – Mahasiswa pascasarjana di UTS.

Apa itu – UAS – Menguasai Teknologi dan Peralatan Pendukung – Tugas – Tugas Studi Kasus Catatan Tambahan Mg# Topik Subtopik Hasil Belajar mahasiswa Sumber Materi 1 Pendahuluan Memahami komponen serta kelebihan dan kekurangan berdasarkan komponen lulusan.

Bagaimana Apa 2 Spesifikasi komponen 3 Proses pengembangan laba dan rugi berbasis komponen (1) Pengembangan komponen; Pengembangan P&L berbasis komponen 4 Proses pengembangan P&L berbasis komponen (2) Komponen UML (1) 5 P/L/L berbasis komponen pengembangan L Proses pengembangan (3) Komponen UML (2) 6 Komponen teknologi (1) Teknologi 7-Komponen-CORBA (2) Mahasiswa PhD EJB.

Ya 8 UTS 9 Teknologi Komponen (3) COM 10 Teknologi Komponen (4) Dot Net 11 Komposisi dan Integrasi Komposisi Komposisi Komponen Integrasi 12 Pengujian Komponen dan Penjaminan Mutu Pengujian berorientasi pemasok, Pengujian berorientasi pengguna 13 Studi Kasus Definisi Kasus dan Analisis Persyaratan; Mahasiswa doktoral.

Cara Mengidentifikasi dan Menetapkan Komponen 14 Studi Kasus (2) Implementasi Komponen 15 Studi Kasus (3) Penerapan dan Pengujian Komponen 16 Bahan Penelitian FH Kur2013-IF ITB Halaman 73 dari 82 Templat dokumen ini milik Dewan Pendidikan Pascasarjana – ITB .

Dokumen ini merupakan bagian dari program penelitian “Teknik Informatika” ITB. Dilarang memperbanyak dokumen ini tanpa sepengetahuan Dirdik-ITB dan IF-ITB. Visualisasi Data dan Informasi Kode Mata Kuliah: IF4061 Berat SKS: Semester: 7/8 2 KK/Pimpinan Unit: Sifat: KK IF & KK RPLD Nama Proyek Penelitian Pilihan/Mata Kuliah Pascasarjana Gratis Visualisasi Data dan Informasi.

Apa itu visualisasi data dan informasi? Kursusnya singkat. Mata kuliah ini menjelaskan cara menggunakan media visual berbasis komputer untuk menyampaikan informasi secara efektif. Tujuan dari perkuliahan ini adalah untuk memberikan pemahaman mendalam kepada mahasiswa tentang prinsip dan peran visualisasi dalam interaksi antara manusia dan informasi, memberikan panduan untuk pengembangan aplikasi visualisasi interaktif, dan memungkinkan mahasiswa menerapkan ilmu yang dipelajari di kelas. untuk kerja praktek. setiap hari. setiap hari. Mata kuliah ini bersifat multidisiplin dan mencakup aspek biologi, psikologi komunikasi visual dan teknologi informasi. Mata kuliah ini menjelaskan bagaimana menggunakan media visual berbasis komputer untuk menyajikan informasi secara efektif. Tujuan dari mata kuliah ini adalah untuk memperoleh pemahaman mendalam tentang prinsip dan peran visualisasi dalam interaksi manusia dengan informasi serta memberikan panduan untuk mengembangkan aplikasi visualisasi interaktif sehingga mahasiswa dapat menerapkan ilmu yang dipelajari di kelas untuk penggunaan sehari-hari. . Studi pascasarjana.

Mata kuliah ini bersifat multidisiplin yang meliputi aspek biologi, psikologi, komunikasi visual dan teknologi informasi. Pembahasan silabus secara menyeluruh pada perkuliahan ini dimaksudkan untuk memberikan gambaran mengenai sistem yang digunakan oleh manusia sebagai konsumen informasi dan oleh komputer untuk mengolah dan menyajikan informasi, serta teknik-teknik untuk mengoptimalkan komunikasi informasi dari komputer ke manusia. berdasarkan kasus per kasus. Tujuan. Kuliah ini membahas tentang sistem persepsi visual manusia, representasi objek visual, representasi dan analisis data dan informasi, transformasi data, teknik pencitraan, metode rekayasa interaktif dan terapan menggunakan visualisasi, serta metode evaluasi teknik visualisasi yang digunakan. Selain itu, kuliah ini bertujuan untuk mengeksplorasi teknologi dan media baru yang sedang dikembangkan untuk memfasilitasi kolaborasi multidisiplin. Tujuan dari topik mata kuliah ini adalah untuk memberikan gambaran tentang manusia sebagai konsumen informasi dan sistem yang memproses dan menyajikan informasi, serta teknik yang mengoptimalkan komunikasi informasi dari komputer ke manusia untuk mencapai tujuan tertentu. Mata kuliah ini mencakup sistem persepsi visual manusia, representasi objek visual, representasi dan analisis data dan informasi, konversi data, teknik rendering/tampilan, interaksi, metode teknis pengembangan aplikasi visualisasi interaktif, dan metode evaluasi teknologi visualisasi. Studi pascasarjana.

Karena mata kuliah ini juga mengeksplorasi media dan teknologi baru untuk memfasilitasi kolaborasi multidisiplin. Hasil – mahasiswa mampu menjelaskan prinsip dan tujuan visualisasi. – mahasiswa mempelajari aspek persepsi visual manusia dan mengembangkan pemahaman tentang representasi objek visual. – mahasiswa memahami sifat-sifat data dan mampu menempatkan data ke dalam area representasi visual. – mahasiswa tertarik pada visualisasi. Anda mengembangkan pemahaman mendalam tentang teknologi dan mengevaluasinya berdasarkan persyaratan dan batasan. – Mahasiswa akan dapat menerapkan ilmunya dan memanfaatkan alat yang ada untuk merancang dan membuat visualisasi data dalam kasus pascasarjana.

Bagaimana kursus ini mencakup Grafik Komputer, Interaksi Komputer Manusia, Prasyarat, Probabilitas dan Statistik, Prasyarat, Aktivitas Pendukung, Prasyarat, Perpustakaan Studi Kasus, Colin Ware. Visualisasi Informasi: Persepsi Desain 2ed. Studi pascasarjana.

Bagaimana denganku, Morgan Kaufman? 2004 Ricardo Mazza. Pengantar visualisasi informasi. peloncat. Cita-cita saya di tahun 2009 adalah mengejar gelar master.

Bagaimana dengan W. Aigner? dkk. Visualisasi data berorientasi waktu. peloncat. Saat ini sedang menempuh pendidikan S2 pada tahun 2011.

Bagaimana Apa Itu Panduan Penilaian – 100% Tugas (kerja individu dan kelompok) Catatan Tambahan Mg Topik Subtopik Materi Kinerja Belajar mahasiswa Sumber 1# – Pengantar Tujuan Visualisasi Sastra Visualisasi 1 Bab 1 1 1 – Aspek Visualisasi: Apa (Data), Mengapa (Tujuan), misalnya (Teknis) Sastra 3 Ch.Ph.D.

Apa itu 3 dan 4 2 Persepsi dan Komunikasi Visual Manusia – Sistem Visual Dosen Tamu SITH dan FSRD – Psikologi Persepsi 3 Representasi Objek – Penglihatan Bentuk Dosen Tamu FSRD – Warna – Tata Letak Pascasarjana.

Bagaimana – Tekstur/Pola – Sifat Data Geometri 4 – Tipe Atribut dan Tipe Data: Nominal, Ordinal, Interval – Data Spasial dan Temporal – Analisis Statistik Pascasarjana.

apa itu? 5 Transformasi Data – Memetakan data ke representasi visual – Operasi penindasan dan penyaringan 6 De tesis/disertasi dan Representasi – Sistem grafik komputer dan saluran pemrosesan gambar – Model kanvas 2D 7 Survei Teknis – Visualisasi Data Multivariat Pascasarjana.

Apa itu Visualisasi – Visualisasi Jaringan dan Data Hirarki – Visualisasi Data Geografis Bidang Akademik dan Kemahasiswaan ITB Kur2013-IF Halaman 74 of 82 Templat dokumen ini milik Biro Pendidikan – ITB. Dokumen ini merupakan bagian dari program penelitian “Teknik Informasi” ITB. Mahasiswa program doktor Dirdik-ITB dan IF-ITB tidak boleh memperbanyak dokumen ini tanpa izin.

Bagaimana – Visualisasi Data Temporal – Infografis 8 Tugas Presentasi I (Individu) Membuat Visualisasi Statis dari Kumpulan Data atau Sintesis (Infografis) 9 Interaktif dan Dinamis – Dokumen yang Kelebihan Informasi 1 Bab 1 10 – Pergeseran dan Perubahan Perspektif Bab 2 Bab Studi Pascasarjana.

Apa itu 7 – Seleksi dan Manipulasi Sastra 3 Bab 5 – Eksplorasi dan Navigasi 10 Interpretasi, Visualisasi – Memori Visual Sastra 1 Bab 11 – Gerakan Mata, mahasiswa PhD.

Panduan Isi – Pemecahan Masalah Menggunakan Visualisasi 11 Rekayasa Visual – Pengembangan Persyaratan – Pembuatan Prototipe 12 Evaluasi – Riset Pengguna Literatur 2 Bab 8 Mahasiswa Magister.

Bagaimana – Desain Eksperimental – Analisis Data 13 Survei Media Visual – Layar Pribadi: Desktop, Seluler, Dosen Tamu FSRD – Layar Publik (Digital Signage) – Pascasarjana Campuran dan Augmented Reality.

Konten – Media Baru: Media Material 14 Studi Kasus – Dashboard Perusahaan: Grafik Bisnis – Geovisualisasi – InfoViz – Visualisasi Ilmiah 15 Presentasi Tugas II (Kelompok) – Membuat aplikasi visualisasi interaktif untuk mahasiswa pascasarjana.

Metode – Menjelaskan proses pengembangan dan evaluasi teknologi visualisasi yang digunakan dalam bidang akademik dan kemahasiswaan. ITB Kur2013-IF Halaman 75 of 82 Templat dokumen ini milik Dinas Pendidikan – ITB. Dokumen ini merupakan bagian dari program penelitian Teknik Ilmu Komputer ITB. Dilarang memperbanyak dokumen ini tanpa sepengetahuan Dirdik-ITB dan IF-ITB. Pengembang aplikasi lulusan berdasarkan grafik 3D.

Suka Ya Kode Mata Kuliah: IF4062 Berat SKS: Semester: 7/8 2 SKS/SKS Tanggung Jawab: Jenis: Ilmu Komputer Penelitian Pilih Judul Mata Kuliah Pengembangan Aplikasi Grafik 3D Pengembangan Aplikasi Grafik 3D Pengenalan Mata Kuliah Pendahuluan Kuliah ini membahas tentang konsep manajemen dan pengolahan serta Pengembangan aplikasi berdasarkan data grafik 3D. Mata kuliah ini membahas tentang konsep grafik 3D dan pengembangan aplikasi tingkat pascasarjana untuk mengelola data grafik 3D.

Mata kuliah ini mencakup pemahaman komprehensif tentang pemodelan objek 3D, pemrosesan geometri, struktur data spasial, manajemen basis data grafis/spasial, rendering 3D tingkat lanjut, hasil 3D interaktif, konsep grafik 3D, dan pemodelan objek dalam ruang 3D. Kemampuan untuk mengembangkan aplikasi yang mengelola dan memanipulasi objek data bentuk. Kursus geometri tiga dimensi dan ruang vektor. Persyaratan grafis komputer. Tingkat pendidikan yang diperlukan.

Dukungan apa yang tersedia untuk peserta pelatihan wiraswasta? Perpustakaan T.McReynolds. Bryce menggunakan OpenGL untuk pemrograman grafis tingkat lanjut. Studi pascasarjana.

Bagaimana denganku, Morgan Kaufman? 2005 Alberto Paolucci. Pemrograman geometris untuk desain dengan bantuan komputer. Willie, mahasiswa master pada tahun 2003.

Nama saya Elma Langotepe. Struktur data geometris untuk grafik komputer. AK Peters. Panduan Penilaian 2006 40% ujian, 60% pekerjaan rumah. Informasi tambahan untuk studi pascasarjana.

Bagaimana dengan magnesium? Topik Subtopik Hasil Belajar mahasiswa Sumber Materi #1 – Pengenalan Grafik 3D Konsep Grafik 3D – Matematika CG – Pipeline Rendering 3D – Sistem Grafik 3D – Pemodelan Objek 3D Pascasarjana.

Cara meliput dua mata kuliah matematika: Pengantar Aljabar Vektor, Grafik Komputer, Pengantar Geometri, Pengantar Kalkulus Vektor, Pengantar Aljabar Geometri, dan Kuarter.

Panduan: Apa itu rendering 3D – Rasterisasi – Ray tracing – Render volumetrik – Render non-fotorealistik – Platform grafis Surface Splash 4 – Pengantar OpenGL untuk lulusan.

Isi – Pipa Tetap vs Padat – Pipa yang Dapat Diprogram – Mesin dan Rangka 5 Pemodelan Objek 3D I: Geometri – Transformasi Proyeksi dan Tampilan – Model Representasi Titik dan Permukaan – Pemodelan Objek Hierarki – Persimpangan Objek Geometri Studi Pascasarjana.

Apa adanya – Pemodelan Geometri Tingkat Lanjut: Membuat Geometri Padat, Pemodelan Padat Pemodelan Objek 3D II: – Tampilan Model Ruang Warna – Model Pencahayaan dan Bayangan: Model Pencahayaan Lokal Lambert-Goraud-Phong6, Bayangan – Tekstur: Pemetaan Tekstur, Pemetaan Perpindahan, Cekung dan dimensi cembung diwakili oleh bayangan, yang merupakan metode pengukuran umum yang digunakan oleh mahasiswa pascasarjana.

Bagaimana dengan – Model Iluminasi Global 7 Interaksi 3D – Navigasi – Seleksi: Seleksi – Manipulasi Langsung 8 UTS 9 Struktur Data Spasial – Masalah: Rendering pemandangan kompleks yang besar. Studi pascasarjana.

Bagaimana 3 Apa itu – Struktur Data Statis – Struktur Data Dinamis 10 Pengolahan Objek 3D – Pengolahan Bentuk Ref.2 Akademik dan Kemahasiswaan ITB Kur2013-IF Halaman 76 dari 82 mahasiswa PhD.

Bagaimana templat dokumen ini menjadi milik Biro Pendidikan-ITB? Dokumen ini merupakan bagian dari program penelitian “Teknik Informasi” ITB. Dilarang memperbanyak dokumen ini tanpa sepengetahuan Dirdik-ITB dan IF-ITB. – Operasi bentuk – Pemrosesan berbasis voxel 11 pengelolaan data 3D – Basis data spasial: Ruang Pascasarjana.

Cara melakukan kueri – Kesamaan bentuk – Parameterisasi mesh – Pengindeksan data 3D – Mengambil objek 3D. Lulus.

Apa sajakah 12 Studi Kasus: Aplikasi Berorientasi Data – GIS 3D – Editor Level Game? 13 Studi Kasus: Aplikasi Berorientasi Proses – CAD/CAM – Alat Pemodelan – Alat Animasi. 14 Studi Kasus: Sains dan Bisnis – Lulusan BioHuman.

Apa itu Pemodelan Protein 15 Pengantar Akademik dan Kemahasiswaan ITB Tugas Pokok Kur2013-IF Halaman 77 of 82 Templat dokumen ini milik Biro Pendidikan – ITB. Dokumen ini merupakan bagian dari program penelitian Teknik Informatika di ITB. Mahasiswa program doktor Dirdik-ITB dan IF-ITB tidak boleh memperbanyak dokumen ini tanpa izin.

Bagaimana pengetahuan dan pemikiran bekerja Pengetahuan mewakili topik yang dapat dipahami secara simbolis sehingga proses penalaran dapat diotomatisasi. Studi pascasarjana.

Bagaimana kursus ini menjelaskan isu-isu yang berkaitan dengan representasi pengetahuan simbolik dan penalaran otomatis? Materi perkuliahan lengkap meliputi pendahuluan, representasi berorientasi objek, de tesis/disertasi terstruktur, representasi ontologi dan domain pengetahuan, representasi pengetahuan dalam konteks sosial, kombinasi objek dan aturan, standar dan negasi, penalaran spatiotemporal, verifikasi SBP berbasis aturan, berbasis model dan Penalaran kasus, penalaran abduktif, pemikiran kualitatif, tinjauan CSP, representasi tindakan, argumentasi tindakan, perencanaan praktik, abstraksi – reformulasi – dan metode pascasarjana.

Apa temanya? Topik meliputi identifikasi, representasi berorientasi objek, de tesis/disertasi terstruktur, representasi pengetahuan ontologi dan domain, representasi pengetahuan dalam konteks sosial, komposisi dan aturan objek, standar dan negasi, pemikiran spatiotemporal, sistem berbasis aturan, pemikiran berbasis model dan kasus, penelusuran Penalaran kausal, penalaran kualitatif, ikhtisar CSP, representasi tindakan, perencanaan praktis, metode rekonstruksi abstrak. Hasil – mahasiswa akan dapat membandingkan berbagai jenis representasi pengetahuan terstruktur dengan menunjukkan kelebihan dan kekurangan masing-masing representasi. – Mahasiswa mampu menjelaskan perbedaan berpikir temporal dan spasial pada lulusan.

Ya – mahasiswa dapat menjelaskan perbedaan antara pemikiran berbasis aturan, berbasis model, dan berbasis kasus. – mahasiswa mampu membuat SBP sederhana yang berisi representasi pengetahuan dan proses argumentasi yang konsisten dengan representasi tersebut. Dalam kursus persiapan, Anda mempelajari logika kursus yang diperlukan untuk topik yang berkaitan dengan kecerdasan buatan.

Bagaimana algoritma dan struktur data menjadi prasyarat. Mendukung dokumentasi acara. Ron Brachman dan Hector Levesque, Representasi Pengetahuan dan Penalaran, Morgan Kaufmann, 2004 (referensi utama) John Sowa, Representasi Pengetahuan dan: Landasan Logika, Filsafat, dan Komputasi, Teknologi Kursus, 199 catatan kuliah Representasi Pengetahuan dan Penalaran, dari Universitas Stanford, URL Ini adalah: http://www.stanford.edu/class/cs227/, terakhir diakses oleh mahasiswa pascasarjana pada 13 Februari 2013.

Apa kriteria evaluasi ujian masuk SMA, ujian akhir 20%, kerja kelompok 25%, pekerjaan rumah 20%, latihan soal 10%, ujian 10%, dan studi pascasarjana 20%?

Bagaimana dengan magnesium? Topik Subtopik Hasil Belajar mahasiswa Sumber Materi 1# Tinjauan Logika Kalimat dan Predikat 2 Tinjauan Penalaran Probabilitas dan Ketidakpastian 3 Penalaran Probabilitas dan Ketidakpastian Diskusi Pascasarjana.

apa itu? 4 Masalah representasi pengetahuan (logika deskriptif, teknologi ontologi) 5 Penalaran standar logika non-monotonik logika non-klasik 6 Koreksi keyakinan logika non-monoton Integrasi sumber pengetahuan yang tidak konsisten 7 Penalaran logika non-monotonik tentang tindakan dan perubahan mahasiswa PhD.

apa itu? 8 Ujian tingkat menengah 9 Pemikiran ruang-waktu 10 Sistem berbasis aturan 11 Sistem berbasis aturan 12 Pemikiran berbasis model dan berbasis kasus 13 Pemikiran berbasis model dan berbasis kasus Studi pascasarjana.

Apa saja 14 tren dalam representasi pengetahuan? Apa saja 15 tren dalam representasi pengetahuan? Bidang Akademik dan Kemahasiswaan ITB Kur2013-IF Halaman 78 of 82 Templat dokumen ini milik Biro Pendidikan – ITB. Dokumen ini merupakan bagian dari program penelitian “Teknik Informasi” ITB. Mahasiswa program doktor Dirdik-ITB dan IF-ITB tidak boleh memperbanyak dokumen ini tanpa izin.

Misalnya, apa itu mekanika? Kode Mata Kuliah: Berat SKS: 3 Semester: 7/8 CP/Kredit Penanggung Jawab: Tipe: IF4071 Ilmu Komputer Pilihan Penelitian Judul Kursus Pembelajaran Mesin Pengantar Kursus Pembelajaran Mesin Kuliah ini membahas berbagai teknik pembelajaran mesin dan pola pengantar. Studi pascasarjana.

Metode yang diberikan oleh How Do antara lain pembelajaran terawasi, pembelajaran tanpa pengawasan, dan pembelajaran penguatan. Kursus ini memberikan pengenalan komprehensif tentang pembelajaran mesin dan pengenalan pola. Metode-metode ini termasuk pembelajaran yang diawasi, pembelajaran tanpa pengawasan, dan pembelajaran penguatan. Materi yang dibahas dalam kursus meliputi: pembelajaran terbimbing (pembelajaran generatif/diskriminatif, pembelajaran parametrik/non-parametrik, jaringan syaraf tiruan, mesin vektor pendukung), pembelajaran tanpa pengawasan (pengelompokan, reduksi dimensi, metode kernel); teori pembelajaran (bias/varians perdagangan) ) ). ). – Liburan berbayar; teori modal ventura; bonus besar); pembelajaran penguatan dan kontrol adaptif. Kuliah ini juga membahas secara singkat aplikasi pembelajaran mesin saat ini, seperti kontrol robot, penambangan data, navigasi otonom, bioinformatika, pengenalan suara, serta pemrosesan data teks dan web. Topik yang dibahas dalam kursus ini meliputi: pembelajaran yang diawasi (pembelajaran generatif/diskriminatif, pembelajaran parametrik/non-parametrik, jaringan syaraf tiruan, mesin vektor pendukung), pembelajaran tanpa pengawasan (pengelompokan, reduksi dimensi, metode kernel); teori pembelajaran (bias/varians perdagangan ). ). eksternal; teori modal ventura; bonus besar); pembelajaran penguatan dan kontrol adaptif. Studi pascasarjana.

Mata kuliah ini juga membahas tentang aplikasi pembelajaran mesin saat ini, seperti: B. Pengendalian robot, penambangan data, navigasi otonom, bioinformatika, pengenalan suara, serta pemrosesan data teks dan web. Hasil – mahasiswa menjelaskan perbedaan ketiga jenis pembelajaran (tanpa pengawasan, terawasi, dan intensif). – mahasiswa mampu mengimplementasikan algoritma sederhana untuk ketiga jenis pembelajaran tersebut. – mahasiswa mampu memilih jenis pembelajaran yang tepat untuk suatu masalah/aplikasi tertentu. Contoh – mahasiswa akan dapat mengevaluasi kinerja algoritma pembelajaran dalam konteks masalah lulusan tertentu.

Bagaimana mahasiswa menjelaskan masalah overfitting serta cara mengidentifikasi dan mengatasinya? Kegiatan prasyarat untuk mendukung struktur data lulusan dan kursus pemrograman kecerdasan buatan terkait dengan kursus wajib dalam bidang probabilitas dan statistik.

Bagaimana tentang itu? Christopher Bishop, pengenalan pola dan pembelajaran mesin. Springer, 2006 (Bibliografi Utama) Richard Duda, Peter Hart, dan David Stork, Pattern Classification, edisi ke-2 John Wiley & Sons, 2001 Tom Mitchell, Machine Learning. Sekolah Pascasarjana McGraw-Hill 1997.

“Pembelajaran Penguatan: Sebuah Pengantar” oleh Richard Sutton dan Andrew Bartow. MIT Press, 1998 Trevor Hastie, Robert Tibshirani, dan Jerome Friedman, Elemen Pembelajaran Statistik. Springer, Catatan Kuliah Kursus Pembelajaran Mesin Stanford 2009, tersedia di http://www.stanford.edu/class/cs229/materials.html, terakhir diakses pada 13 Februari 2013. Panduan Penilaian Tengah Semester, 20% selesai.

Bagaimana Apa Apa Ujian Akhir, 25% Kerja Kelompok Besar, 20% Pekerjaan Rumah, 10% Latihan, 10% Ujian, 15% Magnesium Topik, Subtopik, Prestasi Akademik Siswa, Sumber Materi Akhir.

Seperti #1: Supervised Learning, Algoritma Diskriminatif, 2 Algoritma Generatif, 3 Support Vector Machine, 4 Teori Pembelajaran, 5 Regularisasi dan Pemilihan Model, 6 Algoritma dan Perceptron Pembelajaran Online. Studi pascasarjana.

apa itu? 7 Pembelajaran tanpa pengawasan, pengelompokan K-Means 8 Ujian tingkat menengah 9 Campuran Gaussian 10 Algoritma EM 11 Analisis faktor 12 Analisis komponen utama PhD

Apa itu 13 Analisis Komponen Independen 14 Peningkatan Pembelajaran dan Pengendalian 15 Penerapan Machine Learning pada Bidang Akademik dan Kemahasiswaan ITB Kur2013-IF Halaman 79 of 82 Templat dokumen ini dimiliki oleh Biro Pendidikan – ITB. Dokumen ini adalah milik Program Penelitian Pascasarjana Teknik Informatika ITB.

Hal ini akan mencegah penyalinan dokumen ini secara tidak sah tanpa sepengetahuan Dirdik-ITB dan IF-ITB. Kode Mata Kuliah Natural Language Processing: Berat SKS: 3 Semester: 7/8 KK/SKS Penanggung Jawab: Sifat: IF4072 Judul Mata Kuliah Pilihan Penelitian Ilmu Komputer Natural Language Text and Speech Processing Natural Language Processing (Text and Speech) Pascasarjana.

Apa itu garis besar singkat? Kuliah ini membahas tentang alat pemrosesan bahasa alami, penambangan teks, sistem dialog, dan teori dasar pengenalan dan sintesis ucapan otomatis, termasuk algoritma dan arsitektur. Kursus ini memperkenalkan alat untuk pemrosesan bahasa alami, penambangan teks, sistem percakapan, dan teori dasar (termasuk algoritma dan arsitektur) pengenalan dan sintesis ucapan. Ikhtisar Kursus Lengkap Kuliah ini mencakup topik-topik seperti pemrosesan leksikal, pemrosesan sintaksis kalimat, penandaan entitas bernama, pemrosesan semantik kalimat, ekstraksi informasi, menjawab pertanyaan, terjemahan mesin, manajemen dialog, klasifikasi teks, pengenalan ucapan, dan sintesis ucapan. Topiknya meliputi: pemrosesan kata dan kalimat, penandaan entitas bernama, pemrosesan kalimat semantik, ekstraksi informasi, menjawab pertanyaan, terjemahan mesin, manajemen dialog, klasifikasi teks, pengenalan ucapan, dan sintesis ucapan. Hasil – mahasiswa akan dapat memahami solusi yang diberikan oleh alat pemrosesan bahasa alami, penambangan teks dan sistem percakapan – Ph.D.

Bagaimana mahasiswa merancang arsitektur penambangan teks dan sistem dialog – mahasiswa mempelajari berbagai teknik pengenalan suara dan pembuatan suara. Kursus Kecerdasan Buatan. Kegiatan pendukung yang diperlukan. literatur. Dan Jurafsky, James Martin, Pemrosesan Pidato dan Bahasa: Kandidat PhD.

“Pengantar Pemrosesan Bahasa Alami, Linguistik Komputasi, dan Pengenalan Ucapan”, Edisi ke-2, Pearson Prentice Hall, 2008 (Bibliografi Utama) Huang, Acero, Hon. Pemrosesan Bahasa Lisan. Aula Prentice. Studi pascasarjana.

Ini adalah metode sintesis text-to-speech yang diusulkan oleh Paul Taylor pada tahun 2001. Cambridge University Press, 2009 Berbagai artikel jurnal dan konferensi (literatur pendukung) Panduan Penilaian Ujian Menengah, 30% untuk ujian akhir, 30% untuk studi pascasarjana.

Apa itu Tugas Kelompok, 30% Tugas Esai, 10% Topik Subtopik Hasil Belajar mahasiswa Sumber Materi # Pengolahan Aplikasi Pendahuluan mahasiswa memahami perbedaan PBA dan text mining tools. mahasiswa mempelajari pengembangan aplikasi PBA atau text mining. Bank Soal 1 Linguistik Komputasi PBA1 Aplikasi Bahasa Alami (PBA) Memperkenalkan masalah pengenalan suara dan sintesis dalam aplikasi penambangan teks kepada mahasiswa pascasarjana.

Apa itu pengenalan suara? Sintesis Pidato 2 Klasifikasi Teks Klasifikasi Teks: Pengelompokan Berita, Penyaringan Spam, Klasifikasi Pesan Stemming Mahasiswa memahami arsitektur berbagai aplikasi di bidang klasifikasi teks. Gunakan penganalisis leksikal. Fungsionalitas penandaan suara sebagian. Teknologi anotasi multibahasa: Brill annotator berbasis aturan, HMM. mahasiswa mempelajari teknik stemming, analisis morfologi, dan penanda part-of-speech yang diawasi, dan penggunaannya dalam bidang pemrosesan penambangan teks untuk klasifikasi teks pascasarjana.

Cara Berlatih 3 Pengenalan Ucapan Klasifikasi Teks Lisan Pidato Akustik mahasiswa mempelajari berbagai teknik pengenalan ucapan. mahasiswa belajar bagaimana menggunakan pengenalan suara untuk mengklasifikasikan teks lisan. Pemodelan akustik Pemodelan N-gram 4 Konsep dasar klasifikasi teks pengertian kata mahasiswa mempelajari teknologi klasifikasi teks berbasis kata, database disambiguasi pengertian kata dan kosa kata, database disambiguasi pengertian kata, dan menggunakan fitur leksikal untuk disambiguasi kata selain part-of-speech penandaan: Kolokasi, kemunculan kata semantik, WordNet, FrameNet, VerbNet. Studi pascasarjana.

Bagaimana klasifikasi teks menggunakan disambiguasi. 5 Ekstraksi informasi tag entitas bernama. Konsep chunking di NE Tagger. mahasiswa belajar tentang fungsi dan teknologi NE Tagger. Ditampilkan di NE Tagger. Teknik Berbasis Aturan dan Statistik dalam NE Tokenizer untuk Ekstraksi Informasi NE (IE) 6 Tata Bahasa: Penganalisis Komponen CFG (Tata Bahasa Bebas Konteks) Konsep Penganalisis Komponen Bahasa Alami mahasiswa akan mempelajari teknik analisis berbasis komponen, termasuk top-down dan bottom- meningkatkan teknik analisis untuk meningkatkan teknik analisis mahasiswa pascasarjana dan metode analisis dalam statistik.

Apa itu Departemen Akademik dan Kemahasiswaan ITB Kur2013-IF Halaman 80 of 82 Templat dokumen ini milik Dinas Pendidikan – ITB. Dokumen ini merupakan bagian dari program penelitian “Teknik Informasi” ITB. Dilarang memperbanyak dokumen ini tanpa sepengetahuan Dirdik-ITB dan IF-ITB. Mg# Topik Subtopik Hasil Belajar Pascasarjana Sumber Algoritma Earley.

Apa algoritma CYK? PCFG menggunakan probabilitas CYK dan probabilitas lulusan untuk menghitung nilai probabilitas korpus awal.

Cara 7 Apa itu Tata Bahasa: Dependency Parser Konsep Dependency Parser mahasiswa akan mempelajari teknik parsing berbasis ketergantungan Nivre Parser Covington Parser Malt Parser Stanley Parser 8 UTS Graduate.

9Bagaimana dengan penganalisis semantik? Konsep representasi semantik: mahasiswa FOL mempelajari komponen semantik dan penganalisis ketergantungan (komponen dan PCFG dilengkapi dengan penganalisis ketergantungan semantik, penganalisis semantik ketergantungan). 10 Praktis: Algoritma resolusi coreference berbasis aturan menggunakan resolusi coreference sebagai pelengkap teknologi resolusi coreference. Yaitu 11 Jawaban Pertanyaan (QA) Tipe QA. mahasiswa mempelajari masalah dan teknik tingkat perguruan tinggi untuk memecahkan sistem jaminan kualitas.

Bagaimana struktur penjaminan mutu secara umum? Teknik menemukan jawaban pada tataran leksikal, sintaksis, dan semantik. Sistem dialog. Pertanyaan dalam percakapan. Arsitektur dialog. Teknologi untuk menyimpan informasi dalam percakapan. mahasiswa mempelajari pemecahan masalah dan teknik dalam sistem percakapan. 12 Prosodik (intonasi, batasan) sintesis ucapan. ) dan durasi) Sintesis bentuk gelombang (sintesis selektif diphone dan unit) mahasiswa mempelajari berbagai teknik sintesis ucapan 13 Penerjemahan otomatis berbasis aturan dan statistik (HMM) Penerapan teknis penerjemahan dalam berbagai sistem mahasiswa memahami teknik penerapan penerjemahan otomatis 14 More teks informasi tentang klasifikasi. Berbagai aplikasi klasifikasi teks seperti analisis opini/sentimen, evaluasi makalah, dan deteksi plagiarisme. mahasiswa menyelidiki berbagai masalah dan metode klasifikasi teks. 15 Penerapan NLP di media sosial Penerapan NLP di media sosial (Facebook, Twitter, Kaskus): klasifikasi (analisis sentimen, dll), ekstraksi informasi, analisis perilaku. mahasiswa akan mempelajari berbagai aplikasi NLP di media sosial untuk studi pascasarjana.

Apa itu Departemen Akademik dan Kemahasiswaan ITB Kur2013-IF Halaman 81 of 82 Templat dokumen ini milik Dinas Pendidikan – ITB. Dokumen ini merupakan bagian dari program penelitian “Teknik Informasi” ITB. Dilarang memperbanyak dokumen ini tanpa sepengetahuan Dirdik-ITB dan IF-ITB. Kode Mata Kuliah: IF4073 Jam Kredit: 3 Semester: 7/8 Jam Kredit Penanggung Jawab: Sifat: Proyek Penelitian Ilmu Komputer Opsional Judul Kursus Interpretasi dan Pemrosesan Gambar Pascasarjana.

Apa yang dimaksud dengan model pemrosesan gambar dan pembuatan gambar? Silabus Singkat, Representasi dan Pengolahan Citra, Estimasi Gerak, Segmentasi dan Representasi Bentuk, Model Generatif Citra, Pengenalan Objek, Representasi dan Pengolahan Citra, Estimasi Gerak, Representasi dan Segmentasi Bentuk, Pengenalan Objek. Ikhtisar model lengkap pembuatan gambar (sistem pencitraan, model kamera), representasi dan pemrosesan gambar (representasi gambar, deteksi batas), estimasi gerakan (komputasi optik, penglihatan stereo, estimasi gerakan, struktur dari gerakan), segmentasi dan representasi bentuk (kurva, permukaan ), kontur, Fourier). ). dan wavelet), deteksi target (metode deteksi, korespondensi bentuk, analisis komponen utama), model pembentukan gambar (sistem pencitraan, model kamera), properti dan pemrosesan gambar (tampilan gambar, deteksi tepi), estimasi gerakan (komputasi optik, penglihatan stereo, sportif). Estimasi, struktur dari gerak), representasi bentuk dan segmentasi (kurva, permukaan, kontur, Fourier dan wavelet), deteksi objek (metode deteksi, korespondensi bentuk, analisis komponen utama). Hasilnya memperkenalkan dan membiasakan mahasiswa dengan konsep interpretasi gambar, termasuk pengenalan gambar teknik, yang memungkinkan mereka untuk mengembangkan kursus lanjutan dalam visi komputer.

Kursus apa saja yang tersedia? Prasyarat Kecerdasan Buatan Prasyarat Grafik Komputer Kegiatan Pendukung Bibliografi Forsyth dan J. Ponce, Computer Vision – Pendekatan Modern, Mahasiswa Pascasarjana Prentice Hall.

Mereka adalah pakar visi robot KP Horn dan mahasiswa doktoral McGraw Hill Trucco.

Bagaimana dengan Verri, Teknik Pengantar Visi Komputer 3D, Panduan Penilaian Prentice Hall Catatan Tambahan Mg Topik Subtopik Hasil Belajar mahasiswa Sumber Materi 1 #Model Pencitraan Monokuler Sistem Pencitraan, Proyeksi Ortografik, dan Perspektif Lulusan.

apa itu? 2 Model kamera, kalibrasi kamera, sistem pencitraan binokular, 3 Pemrosesan dan pencitraan gambar (kontinu dan diskrit), ekstraksi fitur, 4 Deteksi tepi, studi pascasarjana.

apa itu? 5 Teori regularisasi, estimasi gerak, komputasi optik, penglihatan stereo 6 Estimasi gerak 7 Struktur gerak 8 UTS 9 Representasi bentuk dan segmentasi kurva dan permukaan yang dapat dideformasi Mahasiswa PhD.

Bagaimana cara ular dan siluet bergerak? 10 Representasi set level? 11 Deskriptor Fourier dan wavelet?

Apa itu 15 Analisis Komponen Pokok Akademik dan Kemahasiswaan ITB Kur2013-IF Halaman 82 of 82 Templat dokumen ini milik Dinas Pendidikan – ITB. Dokumen ini merupakan bagian dari program penelitian “Teknik Informasi” ITB. Mahasiswa program doktor Dirdik-ITB dan IF-ITB tidak boleh memperbanyak dokumen ini tanpa izin.

Apa saja mata kuliah teknologi informasi berbasis SN DiKTI? 2.1 Pengertian Teknik Ilmu Komputer Teknik ilmu komputer adalah suatu disiplin ilmu yang mewujudkan penerapan logika matematika dalam pengelolaan informasi, yang dapat mencakup optimalisasi penggunaan teknologi komputer dalam transformasi data atau pemrosesan fakta simbolik. Teknik Komputer juga berfokus pada perolehan pengetahuan dan keterampilan teknik komputer berdasarkan kemampuan untuk memahami, menganalisis, mengevaluasi, menerapkan, dan membuat perangkat lunak pemrosesan komputer. 2.2 Prinsip Kurikulum Teknik Ilmu Komputer Prinsip Kurikulum Teknik Ilmu Komputer mengadopsi Prinsip Kurikulum Magister Ilmu Komputer sejak tahun 2013.

Begini caranya: Kursus ilmu komputer harus dirancang untuk mempersiapkan mahasiswa berkarir di berbagai bidang studi. Jurusan ilmu komputer harus mampu mengembangkan fleksibilitas kerja lintas disiplin ilmu. Kursus ilmu komputer harus dirancang untuk mempersiapkan lulusan untuk berbagai karir yang membutuhkan pengetahuan dan keterampilan teknis. Mata kuliah ilmu komputer harus memberikan pedoman mengenai tingkat penguasaan mata pelajaran (learning outcome) yang diharapkan yang harus dikuasai oleh setiap lulusan. Kursus ilmu komputer harus dirancang untuk mempersiapkan lulusan agar sukses di bidang pendidikan tinggi yang berkembang pesat.

2.2 Apa saja ciri-ciri lulusan teknologi informasi? Mahasiswa dan lulusan teknologi informasi harus memiliki karakteristik unik yang memberikan mereka keunggulan kompetitif di dunia nyata. Ciri-ciri lulusan teknologi informasi berdasarkan Kurikulum Komputer 2013 yang memadukan ciri-ciri mahasiswa program doktor  terutama di Jakarta dan lulusan sekolah komputer. Ciri-ciri lulusan Teknik Komputer FILKOM UB antara lain: Pemahaman teknis tentang ilmu komputer dan ilmu komputer. (Pemahaman Ilmu dan Teknologi Komputer) Lulusan.

Seberapa familiar Anda dengan berbagai topik dan prinsip teknologi informasi (seberapa familiar Anda dengan topik dan prinsip umum)? Kemampuan untuk mengintegrasikan teori dan praktik (menghargai interaksi antara teori dan praktik). Mereka memiliki perspektif tingkat sistem. Anda memiliki keterampilan memecahkan masalah. Anda memiliki pengalaman mengerjakan proyek. Mereka berkomitmen untuk belajar seumur hidup. Mereka adalah mahasiswa pascasarjana.

Seberapa besar komitmen Anda terhadap tanggung jawab profesional Anda? Apakah Anda memiliki keterampilan organisasi dan organisasi? Apakah Anda memahami aplikasi TI? (Kesadaran akan luasnya penerapan ilmu komputer) 1 Kemampuan mengapresiasi ilmu komputer dan bidang ilmu komputer. (Pengakuan pengetahuan dalam bidang tertentu) Lulusan.

Bagaimana 2.9 Mata kuliah pilihan apa saja yang tersedia dalam program gelar Teknologi Informasi? 2.9.1 Minat Pilihan Rekayasa Perangkat Lunak (RPL) No Kode Mata Kuliah (MK) Wajib Kode Mata Kuliah (MK) Semester Nilai 1 TIF-151551 Persyaratan Rekayasa dan Manajemen 5 TIF-152245 D Analisis dan Perancangan Sistem 2 TIF-151552 Rekayasa Pengetahuan 5 TIF – 152245 Mahasiswa Pascasarjana D Analisis dan Desain Sistem.

apa itu? 3 TIF-152564 Manajemen Basis Data 6 TIF-151236 D Sistem Basis Data 4 TIF-152568 Arsitektur Aplikasi Perusahaan 6 TIF-152245 D Analisis dan Desain Sistem 5 TIF-152563 Basis Data Terdistribusi 6 TIF-151236 D Sistem Basis Data 6 TIF-152562 Kualitas dan Keandalan Perangkat Lunak 6 TIF-151255 Rekayasa Perangkat Lunak D 7 TIF-152569 Manajemen Proyek Perangkat Lunak 6 TIF-151255 Rekayasa Perangkat Lunak D 8 TIF-152561 Pengujian Perangkat Lunak 6 TIF-151255 Rekayasa Perangkat Lunak D Lulusan.