Materi
Dua puluh artikel, dua level, bahasa manusia. Urutannya dirancang untuk dibaca berurutan — tapi silakan lompat.
LEVEL 01 · ASAL — Fundamental
Bangun pemahaman yang benar dari nol: apa itu AI dan bagaimana ia bekerja.
- Apa Itu AI?Kecerdasan buatan itu bukan robot di film. Intinya: program yang belajar pola dari data, bukan di program aturan satu per satu.6 menit
- Sejarah AI: 70 Tahun Naik-TurunAI itu bukan tren baru — umurnya lebih tua dari internet. Kenapa butuh 70 tahun sampai jadi segila sekarang?7 menit
- Turing Test: Bisakah Mesin Berpikir?Pertanyaan 1950 yang masih memancing debat sampai sekarang: kalau kamu tidak bisa membedakan mesin dan manusia lewat obrolan, apa artinya?5 menit
- Expert Systems: Menitipkan Ilmu Pakar ke KomputerEra ketika orang menulis ribuan aturan IF-THEN supaya komputer jadi 'dokter' atau 'analis'. Berhasil — lalu menabrak tembok.5 menit
- Machine Learning: Mesin yang Menemukan Aturan SendiriAlih-alih menulis aturan, kamu kasih contoh. Tiga rasa utamanya: supervised, unsupervised, dan reinforcement learning.8 menit
- Neural Networks: Belajar dari Otak, Tapi Bukan OtakLapisan-lapisan angka yang saling terhubung. Di balik nama yang dramatis, matematikanya sederhana — tapi dikali miliar kali.7 menit
- Deep Learning: Makin Dalam, Makin Pintar?Deep learning = neural network dengan banyak lapisan. Lapisan dalam belajar konsep abstrak secara otomatis — dari garis sampai 'wajah orang tersenyum'.6 menit
- Transformer: Arsitektur di Balik Semua Model AI SekarangSatu paper 2017 — 'Attention Is All You Need' — mengubah seluruh industri. Kuncinya: biarkan model memperhatikan kata mana yang penting, di mana pun posisinya.8 menit
- LLM: Mesin Penebak Kata yang Mengubah SegalanyaLarge Language Model = Transformer raksasa yang dilatih menebak token berikutnya dari sebagian besar teks internet. Semua kemampuannya tumbuh dari satu tugas itu.7 menitada playground
- Generative AI: Dari Menebak Kata ke Menciptakan Hal BaruTeks, gambar, musik, video, kode — semua lahir dari prinsip sama: model belajar distribusi data, lalu men-sample hal baru darinya.6 menit
LEVEL 02 · PAHAM — Praktik
Konsep yang dipakai saat membangun aplikasi AI nyata. Sebagian ada playground-nya.
- Prompt Engineering: Ngomong ke Mesin Sampai Ia NgertiPerbedaan prompt biasa dan prompt yang dirancang bisa sebesar jawaban asal-asalan vs jawaban siap pakai. Ini kerangka kerjanya.9 menitada playground
- Context Window: Meja Kerja ModelSemua yang bisa dilihat model dalam satu kali proses — instruksi, riwayat obrolan, dokumenmu — berbagi meja yang ukurannya terbatas.6 menitada playground
- Embedding: Mengubah Makna Jadi KoordinatSetiap teks jadi titik di ruang berdimensi ratusan. Teks yang maknanya mirip berdiri berdekatan — dan itulah kunci pencarian semantik.7 menitada playground
- RAG: Kasih Model Buku Catatan Sebelum DitanyaRetrieval-Augmented Generation: cari potongan dokumen yang relevan dulu, tempelkan ke prompt, baru biarkan model menjawab. Obat utama halusinasi.9 menitada playground
- Vector Database: Lemari Pencari MaknaMencari 5 chunk paling mirip di antara 10 juta vektor dalam milidetik — itu pekerjaan vector database, fondasi siapa pun yang serius membangun RAG.5 menit
- AI Agent: Dari Menjawab ke MengerjakanChatbot menjawab; agent berencana, memanggil tools, memeriksa hasil, dan mengulang sampai tugas selesai. Ini perbedaan arsitekturnya.9 menitada playground
- Tool Calling: Cara Model 'Memegang' Dunia NyataModel tidak benar-benar memanggil fungsi — ia mengajukan permintaan panggilan dalam format JSON yang rapi. Sistemmu yang menjalankannya. Ini kontrak antara keduanya.7 menitada playground
- Function Calling: Pola Menghubungkan AI ke Fungsi ProgramSkema yang jelas, argumen yang tervalidasi, hasil yang kembali terstruktur — pola dasarnya bisa dipakai di semua provider besar.6 menitada playground
- Fine-tuning: Menyetel Model untuk KaraktermuRAG memberi model pengetahuan baru; fine-tuning membentuk perilaku dan gaya. Tahu kapan pakai yang mana menghemat puluhan juta rupiah.7 menit
- Multimodal AI: Satu Model, Banyak InderaModel sekarang bisa melihat gambar, mendengar suara, membaca dokumen, dan menjawab campuran semuanya. Prinsip di baliknya: semuanya jadi token.6 menit