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인공지능 프로그래밍

인공지능 프로그래밍 (Loan 167 times)

Material type
단행본
Personal Author
임준식
Title Statement
인공지능 프로그래밍 / 임준식 저
Publication, Distribution, etc
서울 :   그린,   2000  
Physical Medium
383 p. : 삽화 ; 26 cm + 전자 디스크 1매
ISBN
8986497581
Bibliography, Etc. Note
참고문헌(p. 381-383)과 색인수록
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No. Location Call Number Accession No. Availability Due Date Make a Reservation Service
No. 1 Location Science & Engineering Library/Stacks 5(Eastern Books)/ Call Number 006.3 2000 Accession No. 121047672 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
No. 2 Location Science & Engineering Library/Stacks 5(Eastern Books)/ Call Number 006.3 2000 Accession No. 121047673 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
No. 3 Location Science & Engineering Library/Stacks 5(Eastern Books)/ Call Number 006.3 2000 Accession No. 121047674 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
No. 4 Location Sejong Academic Information Center/Science & Technology/ Call Number 006.3 2000 Accession No. 151113445 Availability Available Due Date Make a Reservation Service
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No. 2 Location Science & Engineering Library/Stacks 5(Eastern Books)/ Call Number 006.3 2000 Accession No. 121047673 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
No. 3 Location Science & Engineering Library/Stacks 5(Eastern Books)/ Call Number 006.3 2000 Accession No. 121047674 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
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No. 1 Location Sejong Academic Information Center/Science & Technology/ Call Number 006.3 2000 Accession No. 151113445 Availability Available Due Date Make a Reservation Service

Contents information

Table of Contents


목차
ch1. 인공지능(Artificial Intelligence, Al)이란?
 1.0 인공지능 이야기 = 1
 1.1 인공지능의 정의 = 8
 1.2 컴퓨터는 지능을 가질 수 있는가? = 10
 1.3 인공지능 약사 = 12
 1.4 인공지능 분야 = 13
  1.4.1 전문가 시스템(Expert Systems) = 13
  1.4.2 신경망(Neural Networks, NN) = 14
  1.4.3 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms, GA) = 15
  1.4.4 튜링 테스트(Turing Test) = 16
  1.4.5 퍼지 시스템 이론(Fuzzy System Theory) = 17
  1.4.6 자연언어 시스템(Natural Language Systems) = 18
 1.5 삼목게임(Tic-Tac-Toe)을 통한 인공지능의 이해 = 19
ch2. 프롤로그(PROLOG)프로그래밍
 2.1 서론 = 27
 2.2 Syntax = 30
  2.2.1 상수(constants) : 원소(atoms)와 숫자(numbers) = 30
  2.2.2 변수(variables) = 31
  2.2.3 구조(Structures) = 32
  2.2.4 사실(Facts)과 규칙(Rules)의 표현 = 33
  2.2.5 질의(Questions) = 35
  2.2.6 일치(match) = 37
 2.3 리스트(Lists)와 자기호출(Recursions) = 38
 2.4 되돌아가기(Backtracking)와 컷(Cut) = 50
 2.5 유용한 PROLOG 프로그램 = 60
  2.5.1 Factorial = 60
  2.5.2 Membership = 63
  2.5.3 Concatenation = 66
  2.5.4 리스트에 항목 추가(Adding an ltem) = 68
  2.5.5 리스트의 항목 삭제(Deleting an ltem) = 70
  2.5.6 리스트 항목 개수의 출력(Number of List ltems) = 71
  2.5.7 물항아리 문제(A Water Jug Problem) = 72
  2.5.8 선교사와 식인종 문제(Missionaries and Cannibals Problem) = 76
  2.5.9 트리 데이터 형 표현하기(Representing a Tree Data Type) = 82
  2.5.10 그래프 표현하기(Representing a Graph) = 89
 연습문제 = 95
ch3. 탐색 방법(Search Methods)
 3.1 탐색을 위한 준비 = 99
 3.2 그래프(Graphs) = 101
 3.3 깊이-우선 탐색(Depth-First Search) = 103
 3.4 너비-우선 탐색(Breadth-First Search) = 107
 3.5 탐색방법을 적용한 물항아리 문제(A Water Jug Problem) = 110
 3.6 휴리스틱 탐색(Heuristic Search) = 116
  3.6.1 8-puzzle문제 = 118
  3.6.2 Hill-Climbing탐색 = 120
  3.6.3 최선 탐색(Best-First Search) = 127
  3.6.4 A* 탐색(A* Search) = 148
 3.7 게임용 탐색 = 152
  3.7.1 반복적-점증 깊이-우선 탐색 = 153
  3.7.2 반복적-점증 A* 탐색(lterative-Deepening A* Search) = 158
  3.7.3 Minimax 프로시져 = 159
  3.7.4 Minimax a-b 자르기 = 160
 3.8 제약조건-만족(Constraint-Satisfaction) = 165
 연습문제 = 169
ch4. 지능형 에이전트(Intelligent Agent)
 4.1 인터넷과 웹, 에이전트, 그리고 자바 = 171
  4.1.1 인터넷과 웹 = 171
  4.1.2 지능형 에이전트 = 172
  4.2.3 자바를 사용한 지능형 에이전트 = 172
 4.2 자바 기초 다지기 = 174
  4.2.1 자바 언어의 특징 = 175
  4.2.2 Bluette 자바 개발 툴 = 177
 4.3 자바를 이용한 지능형 에이전트 프로그램 예제 = 192
  4.3.1 탐색 프로그램 = 192
  4.3.2 탐색 프로그램의 설명 = 201
 4.4 이동형 에이전트와 Java 기반의 Aglets 구현 기술 = 224
  4.4.1 이동형 에이전트 = 226
  4.4.2 에이전트 프로그래밍 언어 = 230
  4.4.3 Aglets = 235
  4.4.4 이동형 에이전트 프로그래밍 = 236
  4.4.5 결론 = 244
 연습문제 = 245
ch5. 신경망(Neural Networks)
 5.1 신경망의 특징 = 247
 5.2 신경망의 분류 = 250
 5.3 Backpropagation(BP)신경망 = 252
 5.4 자바를 통한 Backpropagation(BP)신경망의 구현 = 256
 5.5 Kohonen Map(kMap)신경망 = 290
 5.6 자바를 통한 kohonen Map(kMap)신경망의 구현 = 294
 5.7 BP신경망을 이용한 지문인식 시스템 예제 = 304
  5.7.1 지문인식 시스템이란[kimH]? = 304
  5.7.2 용어 설명 = 304
  5.7.3 시스템 운용시 고려 사항 = 306
  5.7.4 인식 방법 = 308
  5.7.5 학습 과정 = 309
  5.7.6 입력패턴과 출력값 = 310
  5.7.7 Train set구성 = 311
  5.7.8 프로그램 실행 = 311
  5.7.9 최종 인식결과 = 312
  5.7.10 주요 클래스(class)설명 = 313
ch6. 자연어 처리(Natural Langvage Processing)
 6.1 서론 = 315
 6.2 언어분석의 단계 = 315
 6.3 Context Free Grammar와 Parse Tree = 316
 6.4 PROLOG로 Parse 구현하기 = 318
 6.5 The Problem of Ambiguity = 323
 6.6 Augmented Transition Networks = 328
 6.7 의미론적 문법(Semantic Grammars) = 330
 6.8 음성인식-컴퓨터와의 대화 = 335
 연습문제 = 344
ch7. 퍼지 이론(Fuzzy Theory)
 7.1 퍼지 이론 = 346
  7.1.1 퍼지 논리 = 346
  7.1.2 퍼지집합 = 348
  7.1.3 퍼지집합의 표현 방법 = 349
  7.1.4 퍼지 집합의 기본 연산 = 351
 7.2 퍼지 추론 = 354
  7.2.1 퍼지 벡터-행렬 곱(Fuzzy Vector-Matrix Multiplication) = 355
  7.2.2 최대-최소 추론(Max-Min Inference) = 358
  7.2.3 최대-곱 추론(Max-product Inference) = 361
  7.2.4 역퍼지화(Defuzzification) = 363
 7.3 퍼지 활용 = 367
찾아보기 = 375
참고문헌 = 381


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