Jenis kecerdasan buatan yang dapat menghasilkan konten baru berupa teks, gambar, kode, audio, atau video berdasarkan pola yang dipelajari dari data training.

Generative AI (GenAI) adalah kategori model AI yang belajar distribusi data training dan kemudian dapat menghasilkan sampel baru yang serupa - berbeda dari AI tradisional yang hanya mengklasifikasikan atau memprediksi.

Generative AI vs AI Tradisional

AspekAI TradisionalGenerative AI
OutputPrediksi, klasifikasiKonten baru (teks, gambar, kode)
TujuanMenganalisis dataMenghasilkan data baru
InputFitur terstrukturPrompt teks alami
InteraksiBatch, API callConversational, iteratif
ContohModel churn, fraud detectionChatGPT, Midjourney, GitHub Copilot

Tipe-Tipe Model Generative AI

Large Language Models (LLM)

  • Menghasilkan dan memahami teks
  • Dilatih pada miliaran dokumen teks
  • Contoh: ChatGPT, Claude, Gemini, Llama

Image Generation Models

  • Menghasilkan gambar dari deskripsi teks
  • Arsitektur: Diffusion Models, GAN
  • Contoh: Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion

Code Generation

  • Menghasilkan, menjelaskan, dan memperbaiki kode
  • Contoh: GitHub Copilot, Cursor, Claude Code

Prompt Engineering

Teknik untuk mendapatkan output optimal dari GenAI:

  • Zero-shot: langsung tanya tanpa contoh
  • Few-shot: berikan 2-3 contoh sebelum pertanyaan
  • Chain-of-thought: minta model berpikir step-by-step
  • System prompt: set konteks dan persona model
Lanjut Latihan

Udah paham Generative AI? Lanjut latihan SQL dan Excel yuk!

Latihan interaktif, langsung di browser.

Mulai Latihan →