K
Langsung ke konten
Belajar 1

Peta Lengkap Konsep AI

Expanded Edition 2026 — Bahasa Indonesia

Diperbarui 24 September 2026 · 71 bagian dalam 12 halaman · Sumber: Peta_Lengkap_Konsep_AI_Expanded_2026_ID.md

Bahasa: Seluruh narasi, judul, penjelasan, daftar periksa, dan contoh bahasa alami telah diterjemahkan ke Bahasa Indonesia. Nama produk, API, protokol, perintah, identifier kode, URL, nama sumber, dan istilah teknis resmi yang berfungsi sebagai nama fitur dipertahankan agar tetap dapat dicari dan digunakan secara akurat.
Versi diperluas dari dokumen Peta Lengkap Konsep AI. Dokumen ini mempertahankan struktur inti versi awal, lalu menambahkan lapisan yang sebelumnya belum dibahas: jenis pembelajaran ML, arsitektur model, siklus hidup data→pelatihan→inferensi, teknik inferensi, RAG tingkat lanjut, arsitektur agen, AI multimodal, evals, keamanan, tata kelola, MLOps/LLMOps, infrastruktur, kerangka keputusan, dan jalur belajar berbasis proyek. Tanggal pembaruan: 24 September 2026.

Daftar isi

Pilih kelompok bagian untuk mulai membaca. Urutan baca mengikuti nomor.

1

Bagian 0–4

5 bagianBaca ›
  1. 0Cara membaca dokumen ini
  2. 1Peta besar: AI sampai AI sistem
  3. 2Jenis pembelajaran Machine Learning (Pembelajaran Mesin)
  4. 3tugas ML yang perlu dikenal
  5. 4Model: dari model klasik sampai foundation model
2

Bagian 5–8

4 bagianBaca ›
  1. 5Model generatif non-LLM
  2. 6data: fondasi sebelum model
  3. 7Cara model dibuat: siklus hidup pelatihan
  4. 8Inference: bagaimana model menghasilkan jawaban
3

Bagian 9–12

4 bagianBaca ›
  1. 9Rekayasa Prompt
  2. 10Structured keluaran dan schema-constrained generasi
  3. 11Rekayasa konteks
  4. 12RAG — Retrieval-Augmented Generation
4

Bagian 13–19

7 bagianBaca ›
  1. 13RAG vs Fine-tuning vs Long Context vs Tools
  2. 14Penggunaan alat / Pemanggilan fungsi
  3. 15Workflow vs Agen
  4. 16Pola alur kerja AI
  5. 17AI Agen
  6. 18Multi-agen
  7. 19Memory
5

Bagian 20–26

7 bagianBaca ›
  1. 20Skills
  2. 21MCP — Model Context Protocol
  3. 22Komputasir gunakan
  4. 23Evals — mengukur apakah AI benar-benar bekerja
  5. 24pass@k dan pass^k
  6. 25Hallucination dan mode kegagalan
  7. 26Guardrails
6

Bagian 27–33

7 bagianBaca ›
  1. 27keamanan AI
  2. 28OWASP untuk LLM dan Agenic AI — 2026
  3. 29AI tata kelola dan manajemen risiko
  4. 30Privacy dan PII
  5. 31MLOps
  6. 32LLMOps
  7. 33Observability AI
7

Bagian 34–43

10 bagianBaca ›
  1. 34Cost rekayasa AI
  2. 35Latency rekayasa
  3. 36AI infrastruktur
  4. 37Vector database bukan sama dengan embedding model
  5. 38Search stack untuk RAG
  6. 39Multimodal AI secara end-to-end
  7. 40Recommendation sistem
  8. 41Komputasir Vision
  9. 42Speech dan Audio AI
  10. 43Reinforcement Learning (Pembelajaran Penguatan) secara lebih lengkap
8

Bagian 44–53

10 bagianBaca ›
  1. 44Model selection: jangan mulai dari model, mulai dari persyaratan
  2. 45Reference arsitektur perusahaan AI
  3. 46Contoh arsitektur chatbot perusahaan + RAG + alat
  4. 47AI piramida pengujian aplikasi
  5. 48Versioning yang perlu dikelola
  6. 49Model card, kartu data, BOM AI
  7. 50keamanan arsitektur untuk agen
  8. 51AI rantai pasok
  9. 52AI keandalan rekayasa
  10. 53AI + database
9

Bagian 54–62

9 bagianBaca ›
  1. 54AI + API / integrasi
  2. 55Perutean Model
  3. 56Caching
  4. 57Async / tugas AI jangka panjang
  5. 58Manusia dalam loop matrix
  6. 59Checklist kesiapan produksi
  7. 60Decision tree: pakai apa?
  8. 61Apa yang sebenarnya “diubah” oleh tiap teknologi?
  9. 62Jalur belajar yang lebih lengkap
10

Bagian 63–65

3 bagianBaca ›
  1. 63pembelajaran stack yang praktis untuk IT insinyur
  2. 64Contoh proyek bertingkat
  3. 65Glossary A–Z yang diperluas
11

Bagian 66

1 bagianBaca ›
  1. 66Referensi primer dan dokumentasi utama
12

Bagian 67–70

4 bagianBaca ›
  1. 67Catatan koreksi penting dari versi sebelumnya
  2. 68Peta akhir satu halaman
  3. 69Kesimpulan struktur
  4. 70Status cakupan

Sumber dokumen: Peta_Lengkap_Konsep_AI_Expanded_2026_ID.md · Diperbarui 24 September 2026.

↑ Kembali ke atas