Konsep Dasar: Meniru cara kerja otak manusia untuk mengenali pola dan mempelajari hubungan kompleks dalam data.
• Neuron Tiruan: Unit pemrosesan dasar (input, bobot, bias, fungsi aktivasi, output).
• Struktur Jaringan: Input layer, hidden layer(s), output layer.
• Fungsi Aktivasi: Sigmoid, ReLU, tanh (mengubah output linear menjadi non-linear).
• Proses Pembelajaran:
◦ Feedforward: Data masuk, dihitung, menghasilkan prediksi.
◦ Backpropagation: Error digunakan untuk memperbarui bobot agar prediksi lebih akurat (Gradient Descent).
