Pembelajaran Mendalam (Deep Learning)

Pembelajaran Mendalam (Deep Learning)
Pada tanggal 16/12/2024, bertepatan dengan HUT PGRI ke-79 dan Hari Guru Nasional (HGN) 2024, Menteri Pendidikan Dasar dan Menengah (Mendikdasmen), Abdul Mu'ti, menyampaikan bahwa pendekatan deep learning dapat diterapkan pada kurikulum nasional yang berlaku saat ini, yaitu Kurikulum 2013 (K-13) dan Kurikulum Merdeka, yaitu; Kami sekarang sudah mulai melakukan kajian dan sudah menyelesaikan kajian-kajian yang terkait dengan penerapan pendekatan deep learning. Tentunya setelah peraturan menteri tersebut kami terbitkan, kami akan melakukan pelatihan bagi para guru terkait penerapan deep learning.
Deep learning merupakan subbidang dari machine learning yang berfokus pada algoritma yang terinspirasi dari struktur dan fungsi otak manusia, khususnya jaringan saraf. Perkembangan deep learning telah melalui beberapa fase penting yang membentuk teknologi ini menjadi seperti yang kita kenal sekarang.
Awal dan Konsep Dasar
Konsep dasar jaringan saraf sudah ada sejak tahun 1950-an, tetapi kemajuan yang signifikan baru terjadi pada tahun 1986 ketika Geoffrey Hinton dan rekan-rekannya memperkenalkan algoritme backpropagation. Algoritma ini memungkinkan pelatihan jaringan saraf dalam yang lebih efisien, yang merupakan fondasi dari deep learning modern.
Pengenalan Istilah 'Pembelajaran Mendalam'
Pada tahun 2006, Geoffrey Hinton secara resmi memperkenalkan istilah 'deep learning' untuk mendeskripsikan algoritme baru yang memungkinkan komputer untuk 'melihat' dan membedakan objek-objek dalam gambar dan video. Hal ini menandai titik balik yang penting dalam perkembangan teknologi ini, karena deep learning mulai mendapatkan perhatian yang luas dari komunitas ilmiah dan industri.
Kemajuan dan Aplikasi Teknologi
Sejak saat itu, deep learning telah berkembang dengan pesat, terutama dengan kemajuan komputasi dan ketersediaan data besar. Deep learning memungkinkan komputer untuk belajar secara mandiri dari data yang diberikan, tanpa perlu pemrograman eksplisit.
Hal ini telah membuka jalan bagi berbagai aplikasi, mulai dari pengenalan suara dan pengenalan wajah hingga kendaraan otonom.
Tantangan dan Masa Depan
Meskipun deep learning telah membuat kemajuan yang signifikan, masih ada beberapa tantangan yang dihadapi, seperti kebutuhan akan data yang besar dan komputasi yang intensif. Namun, seiring dengan perkembangan teknologi dan penelitian, masa depan deep learning terlihat cerah, dengan potensi untuk mengubah banyak aspek kehidupan sehari-hari dan industri.
Dengan demikian, sejarah perkembangan deep learning mencerminkan perjalanan panjang dari konsep awal jaringan syaraf hingga menjadi teknologi yang revolusioner dan sangat berpengaruh dalam kecerdasan buatan saat ini.
Lebih jauh lagi, Deep learning adalah pendekatan yang mengintegrasikan tiga aspek penting: pembelajaran yang penuh kesadaran, pembelajaran yang bermakna, dan pembelajaran yang menyenangkan. Pendekatan ini menekankan pada proses pembelajaran yang mendalam di mana siswa tidak hanya menerima informasi, tetapi juga mengembangkan kesadaran penuh atas apa yang mereka pelajari, menghubungkannya dengan pengetahuan yang sudah ada dan pengalaman nyata, serta mengalami proses pembelajaran dalam suasana yang menyenangkan dan tanpa tekanan. Melalui pembelajaran yang mendalam, siswa didorong untuk mengembangkan kemampuan berpikir kritis, analitis, dan kreatif, dengan tetap memperhatikan aspek emosional dan kesehatan mental. Pendekatan ini bertujuan untuk menciptakan pengalaman belajar yang holistik, di mana siswa memahami materi secara mendalam, menikmati proses belajar, dan menerapkan pengetahuan mereka dalam kehidupan sehari-hari.