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인공지능 이론 및 실제
출판사 : 홍릉과학출판사
저 자 : 양기철, 김명철
ISBN : 9791156005704
발행일 : 2018-02-28
도서종류 : 국내도서
발행언어 : 한국어
페이지수 : 424
판매가격 : 28,000원
판매여부 : 재고확인요망
4*6판 :
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   인공지능 이론 및 실제 목차
PART I 인공지능 기초 이론

CHAPTER 01 인공지능의 소개
1.1. 인공지능이란?
1.2. 인공지능과 자연지능
1.3. 인공지능 시스템과 일반 컴퓨터 시스템
1.4. 인공지능의 간단한 역사
1.5. 인공지능의 응용분야
1.6. 인공지능의 분류

CHAPTER 02 지식표현
2.1. 형식적 지식표현의 필요성
2.1.1 지식표현 방식
2.1.2 지식표현시 고려 사항
2.2. 지식표현 기법
2.2.1 논리
2.2.2 프레임
2.2.3 의미망
2.2.4 개념그래프
2.2.5 삼차원 개념그래프
2.2.6 스크립트
2.2.7 규칙
2.2.8 다중 지식표현
CHAPTER 03 탐색
3.1. 무정보 탐색기법
3.1.1 깊이우선 탐색
3.1.2 너비우선 탐색
3.2. 휴리스틱 탐색 기법
3.2.1 언덕등반 탐색
3.2.2 최고우선 탐색
3.2.3 A* 알고리즘
3.2.4 A* 알고리즘의 허용성과 단조 증가성
3.3. 게임과 탐색
3.3.1 Minimax 기법
3.3.2 알파베타 절단기법
3.4. 탐색 프로그램 구현

CHAPTER 04 논리와 자동논증
4.1. 명제논리
4.2. 술어논리
4.2.1 구문
4.2.2 의미론
4.2.3 추론규칙
4.2.4 단일화
4.3. 자동논증
4.3.1 논리융합
4.3.2 논리융합을 위한 전략
4.3.3 논리융합 반박을 이용한 질의응답
4.3.4 자동논증 시스템
CHAPTER 05 불확실성과 퍼지논리
5.1. 불확실성
5.2. 확률
5.2.1 조건확률과 Bayes 정리
5.3. 확신인자
5.4. 퍼지 집합 이론
5.4.1 퍼지 집합
5.4.2 퍼지 수
5.4.3 퍼지 관계
5.4.4 퍼지 논리
5.4.5 퍼지 제어

CHAPTER 06 계획수립
6.1. 계획과 상자 쌓기
6.2. STRIPS
6.3. 계층적 계획 수립

CHAPTER 07 기계학습과 유전 알고리즘
7.1. 기계학습에 관련된 요소
7.2. 귀납적 학습의 예
7.3. 일반화와 개념공간
7.4. 버전공간 탐색
7.5. ID3 알고리즘
7.6. 귀납적 편향
7.7. 설명 기반 학습
7.8. 유추에 의한 학습
7.9. 비지도 학습
7.9.1 응집성 군집화
7.9.2 K-Means Clustering 알고리즘
7.9.3 개념적 군집화
7.10. 강화 학습
7.11. 유전 알고리즘과 유전 프로그래밍
7.11.1 유전 알고리즘의 예
7.11.2 유전 프로그래밍

CHAPTER 08 인공 신경망과 딥러닝
8.1. 인공 신경망
8.2. 심층 신경망과 딥러닝
8.3. 인공 신경망의 특성과 도구
8.3.1 인공 신경망의 특성
8.3.2 인공 신경망의 도구

PART II 인공지능 응용
CHAPTER 09 전문가 시스템
9.1. 전문가 시스템의 간단한 역사
9.2. 전문가 시스템의 구조
9.3. 추론엔진
9.3.1 전향추론
9.3.2 후향추론
9.3.3 모델 기반 논증
9.3.4 사례 기반 논증
9.4. 전문가 시스템의 개발 절차
9.4.1 개발 준비 단계
9.4.2 시스템 분석 및 설계 단계
9.4.3 원형 개발 단계
9.4.4 시스템 개발 단계
9.4.5 구현 단계
9.4.6 유지보수 단계
9.5. 전문가 시스템의 실행 예
9.6. 전문가 시스템의 특성 및 개발 도구
9.6.1 전문가 시스템의 특성
9.6.2 전문가 시스템의 개발도구

CHAPTER 10 자연어 처리
10.1. 자연어 처리의 응용분야
10.1.1 기계번역
10.1.2 정보검색
10.1.3 자연어 인터페이스
10.2. 관련지식 및 처리절차
10.3. 구문분석
10.3.1 문법
10.3.2 파싱
10.3.3 구문 분석기 구현
10.3.4 상향식 구문 분석기 구현
10.4. 의미분석
10.5. 상황분석
10.6. 자연어 생성
10.7. 음성인식
CHAPTER 11 컴퓨터 시각
11.1. 영상 획득
11.1.1 디지털 신호의 생성
11.2. 영상 처리
11.2.1 잡음제거
11.2.2 명암 척도 변환
11.3. 영상 분석
11.3.1 경계검출
11.3.2 경계선 다듬기와 영역 찾기
11.3.3 입체 정보 분석
11.4. 영상 이해
11.4.1 원형 매칭
11.4.2 특성 매칭
11.5. 컴퓨터 시각의 응용

CHAPTER 12 에이전트와 로봇
12.1. 소프트웨어 에이전트
12.1.1 에이전트의 분류
12.1.2 에이전트의 예
12.1.3 에이전트의 특성
12.1.4 다중 에이전트 시스템
12.1.5 에이전트를 이용한 시스템 통합
12.2. 로봇
12.2.1 산업용 로봇
12.2.2 자율 이동 로봇
12.2.3 인간형 로봇
12.2.4 그 밖의 로봇

CHAPTER 13 시맨틱 웹
13.1. 시맨틱 웹이란 무엇인가?
13.2. 시맨틱 웹의 구조
13.2.1 Internet Level
13.2.2 Structure Level
13.2.3 Meta Data Level
13.2.4 Ontology Level
13.2.5 Logic&Trust Level
13.3. 시맨틱 웹 개발 도구
13.4. 시맨틱 웹 응용 분야 및 관련 연구
13.4.1 응용 분야
13.4.2 관련 연구

CHAPTER 14 4차 산업혁명과 인공지능
14.1. 산업혁명의 역사
14.2. 4차 산업혁명과 인공지능
14.3. 인공지능의 미래
   도서 상세설명   

이 책은 대학의 학부 학생이나 대학원 학생들이 처음 인공지능을 공부할 때 교재로 사용하거나, 인공지능에 관심이 있는 일반인들이 인공지능에 대하여 쉽게 접근 하는데 도움이 되고자 기획되었다. 따라서 이 책은 인공지능을 처음으로 공부하는 사람들을 대상으로 하는 입문서로서 너무 어려운 문제를 깊이 설명하기 보다는 인공지능의 여러 가지 중요한 기법이나 응용분야들을 될 수 있으면 다양하게 다루고 이해하기 쉽게 서술하였다.
책은 크게 인공지능의 기초이론을 설명한 PART I 부분과 인공지능의 여러 응용분야를 설명한 PART II 부분으로 구성되어 있다. 그리고 부록에 인공지능 프로그래밍언어 중의 하나인 LISP에 대하여 설명하였다. 특히 이번 개정판에서는 4차 산업혁명 시대를 맞이하여 4차 산업혁명에 관한 내용과 이 시대에 새로운 인공지능 부흥기를 이끌고 있는 딥러닝에 대한 설명을 추가 하였다. 이렇게 하여 다양한 분야가 있는 인공지능에 대한 기본 개념들을 편향됨이 없이 접하고 체계적으로 이해할 수 있도록 하였다.

  교육용 보조자료   
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