Modul Ajar Deep Learning untuk SMK Teknik Komputer dan Jaringan (TKJ) Kelas 11

 

Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi telah mendorong dunia pendidikan untuk terus berinovasi, terutama pada jenjang pendidikan vokasi seperti SMK. Salah satu inovasi yang kini menjadi perhatian utama adalah pengenalan Deep Learning sebagai bagian dari kurikulum. Untuk mendukung hal tersebut, penyusunan modul ajar Deep Learning untuk SMK Teknik Komputer dan Jaringan (TKJ) kelas 11 menjadi sangat penting.

Modul ini bertujuan untuk mengenalkan konsep kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI), khususnya Deep Learning, secara aplikatif dan relevan dengan dunia kerja yang semakin terdigitalisasi.

Apa Itu Deep Learning?

Deep Learning adalah cabang dari kecerdasan buatan yang menggunakan neural networks (jaringan saraf tiruan) untuk memproses dan menganalisis data secara kompleks. Teknologi ini banyak digunakan dalam pengenalan wajah, kendaraan otonom, sistem rekomendasi, hingga keamanan jaringan.

Bagi siswa SMK TKJ, pemahaman tentang Deep Learning dapat membuka wawasan mereka mengenai tren teknologi terkini seperti machine learning, big data, dan cybersecurity, yang sangat relevan dengan kompetensi keahlian mereka.

Tujuan Modul Ajar Deep Learning Kelas 11

Modul ini dirancang dengan beberapa tujuan utama:

• Memberikan pemahaman dasar tentang AI dan Deep Learning.

• Mendorong siswa berpikir logis, analitis, dan terstruktur.

• Mengintegrasikan pembelajaran dengan perangkat lunak dan bahasa pemrograman terkini.

• Menyiapkan siswa agar mampu mengembangkan aplikasi sederhana berbasis AI.

Struktur Modul Ajar

Berikut adalah struktur umum dalam modul ajar Deep Learning SMK TKJ kelas 11:

1. Pendahuluan

• Pengenalan kecerdasan buatan dan Deep Learning.

• Relevansi AI dalam bidang komputer dan jaringan.

• Tujuan dan manfaat pembelajaran.

2. Dasar-Dasar Deep Learning

• Perbedaan AI, machine learning, dan Deep Learning.

• Struktur dan cara kerja neural network.

• Dataset, epoch, loss function, dan training model.

3. Implementasi Sederhana

• Menggunakan Python dan library seperti TensorFlow dan Keras.

• Proyek sederhana: klasifikasi gambar atau deteksi objek.

• Visualisasi data dan hasil model AI.

4. Penerapan di Bidang TKJ

• Sistem keamanan jaringan dengan deteksi anomali berbasis AI.

• Sistem login berbasis pengenalan wajah.

• Otomatisasi monitoring jaringan komputer.

5. Proyek Mini dan Evaluasi

• Proyek individu atau kelompok: membuat aplikasi AI sederhana.

• Penilaian formatif dan sumatif.

• Refleksi hasil belajar dan diskusi kelas.

Media dan Sumber Belajar

Agar materi mudah dipahami, modul ini dilengkapi dengan:

• Video tutorial pemrograman Python.

• Dataset open-source untuk pelatihan model AI.

• Template proyek dengan Google Colab.

• Modul PDF dan panduan praktikum.

Manfaat Modul Ajar ini untuk Siswa TKJ

1. Meningkatkan Daya Saing
   Siswa mengenal teknologi terkini yang menjadi kebutuhan industri digital.

2. Mendukung Kurikulum Merdeka
   Modul berbasis proyek ini selaras dengan prinsip pembelajaran berdiferensiasi dan berbasis minat.

3. Mendorong Inovasi dan Kreativitas
   Siswa tidak hanya mengonsumsi teknologi, tetapi juga menciptakan solusi teknologi berbasis AI.

4. Persiapan Karier dan Studi Lanjut
   Pemahaman Deep Learning menjadi bekal kuat untuk masuk ke dunia kerja, magang industri, atau melanjutkan ke jenjang perguruan tinggi.

DAPATKAN & DOWNLOAD

• MODUL AJAR DEEP LEARNING SD/MI : http://lynk.id/gurugela/22n2w7w9wvj3/checkout
• MODUL AJAR DEEP LEARNING SMP/MTs :http://lynk.id/gurugela/xe6ezne7j35n/checkout
• MODUL AJAR DEEP LEARNING SMA/MA : http://lynk.id/gurugela/n7x7e66x71yv/checkout
• VERSI GRATIS >> DISINI

DOWNLOAD BINSIS JUAL PRODUK DIGITAL KHUSUS GURU HASILKAN 10 JUTA PERBULAN : http://lynk.id/rudydigital/o3QKDlM

WA  : wa.me/681944129560

Modul ajar Deep Learning untuk SMK Teknik Komputer dan Jaringan kelas 11 adalah terobosan penting dalam pembelajaran abad ke-21. Modul ini tidak hanya mengajarkan teori, tetapi juga praktik langsung menggunakan tools yang digunakan di industri teknologi. Dengan pendekatan pembelajaran yang kontekstual dan berbasis proyek, siswa TKJ dapat mengembangkan kemampuan teknis dan berpikir komputasional sejak dini.