Crear
Descargar
Obtener Plan Académico
Compartir juego
Completar Frases
Completar Frases

9. Sumatif Materi 2

Intégralo en tu plataforma

Puedes integrar el juego en un LMS compatible con LTI 1.1 o LTI 1.3 como Canvas, Moodle, o Blackboard. De esta manera podrás guardar las puntuaciones automáticamente en el libro de calificaciones de esa plataforma.
Descargar
Has superado el número máximo de juegos que puedes integrar en Google Classroom con tu Plan actual.

Para integrar tantos juegos como quieras en Google Classroom, necesitas un Plan Académico o un Plan Comercial.

Has superado el número máximo de juegos que puedes integrar en Microsoft Teams con tu Plan actual.

Para integrar tantos juegos como quieras en Microsoft Teams, necesitas un Plan Académico o un Plan Comercial.

La descarga de juegos es una característica exclusiva para usuarios con un Plan Académico o un Plan Comercial.

Obtén ahora tu Plan Académico o Comercial y comienza a integrar tus juegos en tu LMS, web o blog.

Si lo deseas, puedes descargar un juego de prueba aquí y probar su integración:

9. Sumatif Materi 2

Completar Frases

Jugadas 5

Sobre esta actividad

Sumatif Materi 2 Kelas 9 Mata Pelajaran KKAI

Creada por

Indonesia

Descarga la versión para jugar en papel

Crea tu propio juego gratis desde nuestro creador de juegos
Compite contra tus amigos para ver quien consigue la mejor puntuación en esta actividad

Top juegos

%
Anónimo
Anónimo
%
%
%
Has superado el número máximo de juegos que puedes imprimir con tu Plan actual.

Para imprimir tantos juegos como quieras, necesitas un Plan Académico o un Plan Comercial.

Imprime tu juego
9. Sumatif Materi 2
 

Completar Frases

9. Sumatif Materi 2Versión en línea

Sumatif Materi 2 Kelas 9 Mata Pelajaran KKAI

por 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 .

¿Estás seguro que quieres abandonar la página?

Al abandonar la página perderás el progreso del juego.