Mata Kuliah
Komputasi terdistribusi

Mata kuliah ini mempelajari tentang komputasi paralel dan terdistribusi. Beberapa konsep penting yang dipelajari diantaranya konsep dasar komputasi paralel dan terdistribusi, message passing, thread parallelism, process parallelism, high performance computing, heterogeneous computing, data parallelism, model parallelism, dan frameworkframework di dalam komputasi terdistribusi seperti mpi4py, multiprocessing, Dask, Apache Hadoop, dan Apache Spark. Konsep-konsep yang telah disebutkan sebelumnya diajarkan secara teori dan praktik (hands-on).

• CPL-1
  Mampu menunjukkan nilai-nilai agama, kebangsaan dan budaya nasional, serta etika akademik dalam melaksanakan tugasnya
• CPL-3
  Mengembangkan pemikiran logis, kritis, sistematis, dan kreatif dalam melakukan pekerjaan yang spesifik di bidang keahliannya serta sesuai dengan standar kompetensi kerja bidang yang bersangkutan
• CPL-6
  Mampu mengelola data (mengumpulkan, membersihkan, merekonstruksi, dan mengintegrasikan), merancang dan mengimplementasikan sistem (khususnya terkait Big Data), serta menganalisis dan mengekstraksi makna menggunakan metode kecerdasan artifisial untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis dan mengevaluasi performa tindakan yang dihasilkan.
• CPL-7
  Mampu merancang skenario dan membangun model kecerdasan artifisial, mengevaluasi hasil pemodelan dan mereview proses pemodelan, melakukan deployment model dan memelihara model, melakukan review proyek kecerdasan artifisial dan membuat laporan akhir.
• CPL-12
  Menguasai teori dan konsep teknologi informasi, dan kecerdasan artifisial baik dari sisi komputasi maupun manajemen informasi untuk menyelesaikan masalah kecerdasan artifisial dengan AI human-centred mindset.
• CPL-13
  Mampu merancang dan mengimplementasikan kecerdasan artifisial dalam penyelesaian masalah nyata menggunakan berbagai metode dan algoritma kecerdasan artifisial