1. NEUROCITE 2.0: Simulator Peramalan Rangkaian Neural Buatan
Hashim Asman Jabatan Teknologi Pendidikan Institut Perguruan Darulaman, Jitra

2. DATA, MAKLUMAT dan PENGETAHUAN
Komputer memproses data menghasilkan maklumat
“.. When we take in information ourselves, we create something personel, and at a higher level of organization, Now we call it knowledge.” (Lucky, 1989)
(Lucky, R., Bell Labs,”Silicon Dreamsbook”, 1989,p20).

3. MANUSIA DAN KOMPUTER
PENGETAHUAN
DATA
MANUSIA atau KOMPUTER
MANUSIA
atau
KOMPUTER
MAKLUMAT
Pengetahuan adalah kebolehan menggunakan maklumat untuk membuat keputusan (Julian Mott dan Anne Leeming, 2000)

4. KEPINTARAN BUATAN
Kajian komputer sains yang bertujuan untuk membina mesin atau program komputer yang boleh meniru cara dan proses pembelajaran manusia. (

5. MATLAMAT KEPINTARAN BUATAN
Bidang yang mengkaji bagaimana otak manusia memproses, menaakul dan mempelajari bagi tujuan mengenal sesuatu paten.
Matlamat kajian adalah untuk membina perkakasan atau perisian komputer yang dapat meniru fungsi otak manusia.

6. Fungsi Otak dan Kepintaran Buatan
Neural Networks
Genetic
Algorithm
Fuzzy Logic
KEPINTARAN BUATAN

7. PROSES PEMBELAJARAN MANUSIA
sistem saraf, deria dan otak melakukan proses pengecaman pola melalui suara, warna, bentuk, rasa, sentuhan, dll.
Proses menukarkan data ke maklumat
sistem neuron pada otak menyimpan pola sebagai pengetahuan bagi tujuan pengkelasan, jangkaan dan ramalan
Membina pengalaman
Proses menyimpan maklumat
menjadi pengetahuan

8. RANGKAIAN NEURAL BUATAN
salah satu teknologi dalam Kepintaran Buatan.
bertujuan menghasilkan mesin atau program komputer yang boleh meniru cara sistem neuron manusia memproses maklumat.
pembelajaran neural menggunakan set data masa yang lalu untuk menghasilkan pengalaman iaitu proses menukarkan maklumat kepada pengetahuan.
pengalaman akan disimpan untuk digunakan semula bagi tujuan klasifikasi dan peramalan.

9. KONSEP RANGKAIAN NEURAL BUATAN
Neuron Biologi
Neuron Buatan

10. ALGORITMA PEMBELAJARAN NEUROCITE

11. PEMBELAJARAN NEURAL
proses mendapatkan nilai pemberat perkaitan di antara data input dengan data output.
nilai pemberat diselaraskan berulang kali sehingga ‘kelakuan’ input dan output rangkaian neural adalah hampir dengan prasarana yang memberikan nilai input (Haykin, 1999).

12. SIMULATOR NEUROCITE
singkatan kepada Neural Networks for Computer and Information Technology Competency.
Perisian Visual Basic 6.0 dan pelayan web Cold Fusion digunakan untuk membangunkan sistem NeuroCite
Menggunakan kaedah pembangunan sistem ‘Model Incremental’ iaitu gabungan Model Waterfall dan Prototaip

13. MODUL SISTEM NEUROCITE
Mengintegrasikan lima modul iaitu :
Modul Editor Penilaian Kendiri
Modul Penilaian Kendiri Web
Modul Analisis Paten
Modul Simulator Rambatan Balik
Modul Peramalan Neural

14. PANGKALAN DATA NEUROCITE
Modul Editor Penilaian Kendiri
Modul Penilaian Kendiri Web
Modul Analisis Paten
Modul Simulator Rambatan Balik
Modul Peramalan Neural
Pangkalan Data
Data
Engin Rangkaian Neural
Buatan
Pangkalan Data Pintar

15. KEPERLUAN SISTEM NEUROCITE
Data
Dokumen, soal selidik atau fail yang mengandungi data atau fakta.
Maklumat
NeuroCite akan memproses data membentuk maklumat

16. PROSES PERAMALAN NEURAL
Pengetahuan
Simulator NeuroCite akan ‘melatih’ rangkaian neural
Pengalaman latihan (pengecaman pola) akan disimpan dalam pangkalan data pintar.
Mendapatkan pengetahuan berdasarkan pengetahuan
Pangkalan data pintar membekalkan ‘data pengetahuan’ untuk digunakan dengan data baru bagi membina pengetahuan baru.

18. ANTARA MUKA NEUROCITE

19. Demonstrasi Sistem NeuroCite Seterusnya…..

20. RUMUSAN
Pangkalan data pintar dan sistem maklumat berasaskan pengetahuan adalah paradigma baru dalam pembangunan sistem maklumat bagi organisasi.
Sistem NeuroCite yang dibangunkan boleh dijadikan asas kepada diaplikasikan dalam Intelligent Tutoring System (ITS) dan Domain Penilaian dalam E-Learning.

21. Terima kasih Hashim Asman, IPDA 3. 4. 2002
.. Sesungguhnya manusia adalah sebaik-baik makhluk ciptaan Allah…
Terima kasih
Hashim Asman, IPDA