New game
Download
Get Academic Plan
Share game
Fill in the Blanks
Fill in the Blanks

9. Sumatif Materi 2

Integrate it into your platform

You can integrate the game into an LMS compatible with LTI 1.1 or LTI 1.3 such as Canvas, Moodle, or Blackboard. This way, the scores will be automatically saved into the platform’s gradebook.
Download
You have exceeded the maximum number of games you can integrate into Google Classroom with your current Plan.

To integrate as many games as you want in Google Classroom, you need an Academic Plan or a Commercial Plan.

You have exceeded the maximum number of games you can integrate into Microsoft Teams with your current Plan.

To integrate as many games as you want in Microsoft Teams, you need an Academic Plan or a Commercial Plan.

Downloading games is an exclusive feature for users with an Academic Plan or a Commercial Plan.

Get your Academic Plan or your Commercial Plan now and start integrating your games into your LMS, website or blog.

If you wish, you can download a demo game here and test its integration:

9. Sumatif Materi 2

Fill in the Blanks

Played 5

About this activity

Sumatif Materi 2 Kelas 9 Mata Pelajaran KKAI

Created by

Indonesia

Download the paper version to play

Make your own free game from our game creator
Compete against your friends to see who gets the best score in this game

Top Games

%
Anonymous
Anonymous
%
%
%
You have exceeded the maximum number of games you can print with your current Plan.

To print as many games as you want, you need an Academic Plan or a Commercial Plan.

Print your game
9. Sumatif Materi 2
 

Fill in the Blanks

9. Sumatif Materi 2Online version

Sumatif Materi 2 Kelas 9 Mata Pelajaran KKAI

by Yogi Kurniawan Prayetno
1

adalah kemampuan mesin untuk belajar mengenali pola dari data . Dalam modul ini , kita diajak memahami bagaimana sistem seperti bekerja , mulai dari data input hingga respons keluaran . Proses menjadi dasar bagi model untuk memahami pola . Setelah fase ) selesai , keluaran ( Output ) akan mengikuti pola yang telah dipelajari oleh sistem . Dengan demikian , AI bisa melakukan tindakan sesuai konteksnya , misalnya membuka pintu jika dikenali suara yang tepat .

2

Dalam konteks keamanan digital , menjadi contoh bagaimana AI bisa mengenali seperti dan . Latihan ini menggunakan untuk melatih model agar dapat merespon secara akurat pada kondisi berbeda , misalnya kapan pintu harus terbuka atau tertutup . Tantangan seperti suara serak atau orang lain yang mengucapkan kata yang sama mengajak kita membahas keandalan sistem pengenalan suara .

3

Kasus eksperimen yang menarik melibatkan , yaitu membaca sinyal halus wajah untuk menilai keadaan teman sekelas . Proses ini menggabungkan dari kamera dengan kemampuan kelas gambar untuk membedakan ekspresi seperti atau . Tujuan utamanya adalah melatih AI membaca konteks nonverbal yang tidak diungkapkan kata - kata .

4

Ide membaca favorit ke AI menampilkan kemampuan mengenali warna - warna spesifik seperti , , dan dari benda di sekitar . Uji pengujian warna bertujuan menampilkan yang akurat , misalnya 'Hijau 99%' . Latihan ini memperkenalkan konsep bagaimana pola visual diproses menjadi informasi yang bisa dipakai program untuk memberi respons yang relevan .

5

adalah contoh praktis lain dari pemanfaatan pengenalan visual untuk mengenali objek tertentu dalam lingkungan . Pengguna melatih untuk mengenali seperti atau , sehingga AI bisa memberi label secara otomatis . Hal ini menunjukkan bagaimana AI membaca bentuk dan tekstur untuk membantu pengorganisasian aktivitas sehari - hari .

6

Kasus menujukkan navigasi menggunakan suara . Dengan dua kata seperti dan , AI bisa mengarahkan gerak robot . Latihan semacam ini memperlihatkan penerapan AI dalam tanpa menyentuhnya , sebuah konsep penting bagi aksesibilitas dan interaksi manusia - mesin .

7

melibatkan pelacakan posisi tubuh untuk membuat pengalaman yang menantang . Latih AI dengan variasi pose seperti , , dan sehingga game dapat menyesuaikan aksi karakter secara responsif . Pembelajaran semacam ini menggabungkan visi komputer dengan interaksi fisik dalam game .

8

menambah dimensi baru dalam analisis perilaku , seperti mendeteksi lewat biometrik wajah . Dengan kelas seperti dan , kita bisa melatih model untuk memetakan dan memahami emosi yang muncul . Ini membuka peluang untuk pelajaran tentang etika penggunaan AI dalam membaca ekspresi manusia .

9

Kasus menguji kemampuan AI dalam mengenali jenis pakaian seperti Batik , , dan . akurat seperti 'Batik 89%' menunjukkan bagaimana pola kain , warna , dan tekstur visual diinterpretasikan oleh model gambar . Pelajaran ini menggarisbawahi fitur visual yang diperhitungkan dalam klasifikasi objek .

10

menyatukan pengenalan suara dengan logika matematika . Latih AI untuk mengenali kata dan dan menghubungkannya ke dalam kode . Konsep ini memperlihatkan bagaimana suara bisa menjadi input yang mengubah perhitungan , menciptakan yang bisa didengar .

11

adalah contoh untuk menghindari kesalahan antar barang selama aktivitas seperti piknik . Model gambar dilatih untuk benda tertentu sehingga saat dikenali , AI dapat memberi dengan tinggi . Fitur ini menyoroti peran dalam manajemen barang sehari - hari .

Are you sure you want to leave the page?

If you leave the page, you will lose your game progress.