Profesi Lulusan

Lulusan Program Studi Magister Kecerdasan Artifisial mampu mengisi berbagai okupasi bidang kecerdasan artifisial, yang tidak terbatas pada peneliti, dosen, guru, data scientist dan data analyst, AI specialist, AI engineer, AI scientist, machine learning engineer, business intelligence developer, AI entrepreneur, Chief AI scientist start-up.

Profil Lulusan

Lulusan Program Studi Magister Ilmu Komputer memiliki empat profil utama: 

(1) Peneliti, (2) Analis dan Desainer kecerdasan artifisial, (3) Akademisi, dan (4) Enterpreneur bidang kecerdasan artifisial. Rincian penjelasan dari  masing- masing profil lulusan dijelaskan pada Tabel.

Profil	Bidang Kerja	Deskripsi
Peneliti (P)	Institusi peneliti, institusi pendidikan, dan instansi pemerintah.	Lulusan yang berperan dalam melakukan penelitian baik secara berkelompok maupun mandiri di bawah pembimbing, pada area penelitian Kecerdasan Artifisial. Peneliti menggunakan kepakarannya untuk melakukan aktivitas penelitian, yaitu pengembangan metode Kecerdasan Artifisial dan akuisisi pengetahuan.
Analis dan Desainer Kecerdasan Artifisial (AD)	Semua instansi /institusi /industri yang menggunakan Kecerdasan Artifisial.	Lulusan yang melakukan analisis dan desain fundamental Kecerdasan Artifisial dan berperan dalam menggunakan prinsip-prinsip matematika dan komputer untuk membangun model Kecerdasan Artifisial untuk menyelesaikan masalah dalam dunia nyata.
Akademisi (A)	Institusi pendidikan.	Lulusan yang melakukan aktivitas pengajaran dan penelitian Kecerdasan Artifisial di suatu institusi atau lingkungan pendidikan.
Enterpreneur bidang Kecerdasan Artifisial (EKA)	Wirausaha dengan menggunakan Kecerdasan Artifisial sebagai alat bantunya.	Lulusan yang memiliki jiwa entrepreneurship yang mengoptimalkan segenap potensi pengembangan fundamental Kecerdasan Artifisial sebagai basis pengembangan bisnis yang dijalankannya.

Bidang Kajian

No.	Bidang Kajian	Konsentrasi Profil Lulusan
		A	P	AD	EKA
1	Metodologi Riset (Research Methodology)	✔	✔	✔	✔
2	Prinsip Kecerdasan Artifisial (Principles of AI)	✔	✔	✔	✔
3	Pembelajaran Mesin (Machine Learning)	✔	✔	✔	✔
4	Kecerdasan Komputasional (Computational Intelligence)	✔	✔	✔
5	Logika Fuzzy Lanjut (Advanced Fuzzy Logic)	✔	✔	✔	✔
6	Pengenalan Pola (Pattern Recognition)	✔	✔	✔	✔
7	Analisis Pola (Pattern Analysis)	✔	✔	✔	✔
8	Pemrosesan Bahasa Alami Lanjut (Advanced Natural Language Processing)	✔	✔	✔	✔
9	Sains Data (Data Science)	✔	✔	✔	✔
10	Analisis Prediktif (Predictive Analytics)	✔	✔	✔	✔
11	Sistem Multiagen Cerdas (Intelligent Multiagent Systems)	✔	✔
12	Penglihatan Komputer Lanjut (Advanced Computer Vision)	✔	✔	✔	✔
13	Sistem Pakar Lanjut (Applied Expert Systems)	✔	✔
14	Penalaran Komputer (Computer Reasoning)	✔	✔
15	Sistem Pendukung Keputusan Cerdas (Intelligent Decision Support Systems)	✔	✔	✔	✔
16	Sistem Terinspirasi Mahluk Hidup (Bioinspired Systems)	✔	✔	✔	✔
17	Kecerdasan Artifisial pada Bioinformatika (AI in Bioinformatics)	✔	✔	✔	✔
18	Inovasi Kecerdasan Artifisial (AI Innovation)				✔
19	Enterpreneur Kecerdasan Artifisial (AI Entrepreneurship)				✔
20	Kecerdasan Artifisial pada Bisnis (AI in Business)				✔
21	Pembelajaran Mesin Mendalam Lanjut (Advanced Deep Learning)	✔	✔	✔	✔
22	Magang (Internship)		✔	✔	✔