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인공지능개론

인공지능개론 (Loan 129 times)

Material type
단행본
Personal Author
이광형 조충호, 저
Title Statement
인공지능개론 = An intelligent agent approch / 이광형 ; 조충호 지음
Publication, Distribution, etc
서울 :   홍릉과학출판사,   2000  
Physical Medium
viii, 381 p. : 삽화 ; 26 cm
ISBN
8972831662
Bibliography, Etc. Note
참고문헌(p. 375-376)과 색인수록
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Holdings Information

No. Location Call Number Accession No. Availability Due Date Make a Reservation Service
No. 1 Location Centennial Digital Library/Stacks(Preservation4)/ Call Number 006.3 2000b Accession No. 111168034 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
No. 2 Location Centennial Digital Library/Stacks(Preservation4)/ Call Number 006.3 2000b Accession No. 111168035 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
No. 3 Location Centennial Digital Library/Stacks(Preservation4)/ Call Number 006.3 2000b Accession No. 111168036 Availability In loan Due Date Make a Reservation Service M

Contents information

Author Introduction

이광형(지은이)

<인공지능개론>

Information Provided By: : Aladin

Table of Contents


목차
제1장 인공지능과 에이전트
 1.1 생각하는 컴퓨터 = 2
 1.2 인간과 지능 = 4
 1.3 인공지능 시스템 = 6
 1.4 학습하는 인공지능의 가능성 = 8
 1.5 인공지능의 역사 = 9
 1.6 에이전트 = 11
 1.7 에이전트의 응용 = 13
제2장 인공지능과 에이전트의 문제들
 2.1 인공지능과 에이전트 문제의 특징 = 20
 2.2 에이전트의 문제해결 방법 = 22
 2.3 탐색에 의한 문제풀이 = 24
 2.4 문제축소 = 27
 2.5 문제축소의 예-하노이 탑 = 28
제3장 문제의 표현
 3.1 상태묘사 = 36
 3.2 연산자 = 38
 3.3 목표상태 = 40
 3.4 상태공간의 표현-그래프 표현 = 40
 3.5 문제표현의 예-그래프 이용 외판원 문제 = 42
 3.6 문제표현의 예-문장분석 = 44
 3.7 문제표현의 예-원숭이와 바나나 문제 = 46
 3.8 좋은 표현의 선택 = 49
제4장 문제풀이 방식-탐색
 4.1 그래프 탐색과정 = 54
 4.2 맹목적 탐색방법 = 56
 4.3 경험적 탐색방법 = 65
제5장 문제축소에 의한 풀이방식
 5.1 문제축소 = 86
 5.2 AND/OR 그래프 = 87
 5.3 AND/OR 그래프 표현의 예 = 90
 5.4 문제축소기법 = 91
 5.5 AND/OR 그래프 탐색 = 97
 5.6 넓이우선 탐색 = 100
 5.7 깊이우선 탐색 = 102
 5.8 휴리스틱 탐색 = 104
제6장 지식의 표현방법
 6.1 지식이란 무엇인가? = 110
 6.2 지식의 표현과 그 구조 = 112
 6.3 논리를 이용한 지식표현 = 116
 6.4 규칙을 이용한 지식표현 = 118
 6.5 시맨틱 네트를 이용한 지식표현 = 121
 6.6 프레임을 이용한 지식표현 = 126
제7장 생성시스템
 7.1 생성시스템의 구조 = 136
 7.2 생성시스템의 예 = 138
 7.3 추론 = 145
 7.4 전방향추론과 후방향추론 = 146
 7.5 생성시스템 이용시 고려할 점 = 150
 7.6 확신율 = 153
제8장 에이전트와 계획수립
 8.1 에이전트의 구조 = 160
 8.2 숙고형과 반응형 에이전트 = 161
 8.3 웹 에이전트 = 163
 8.4 계획수립 에이전트(상태공간 그래프 이용) = 166
 8.5 계획수립 에이전트(STRIPS 이용) = 169
 8.6 반응형 에이전트 = 171
제9장 논리에 의한 지식 표현
 9.1 논리학이란? = 180
 9.2 명제와 진리표 = 181
 9.3 명제논리 = 183
 9.4 조건명제의 진리값 = 185
 9.5 명제논리식의 정의와 해석 = 186
 9.6 항진식과 연역 = 188
 9.7 술어논리는 무엇인가? = 190
 9.8 도출연역 = 193
제10장 불확실성 추론
 10.1 확률 분포 = 204
 10.2 확률을 이용한 추론 = 208
 10.3 퍼지이론 = 210
 10.4 퍼지집합의 연산 = 217
 10.5 퍼지논리 = 221
 10.6 퍼지규칙(fuzzy rule)의 표현 = 225
제11장 전문가 시스템
 11.1 전문가 시스템의 개요 = 234
 11.2 전문가 시스템의 구조 = 236
 11.3 전문가 시스템의 활동분야 = 240
 11.4 지식표현 및 추론 = 243
 11.5 전문가 시스템 개발도구 = 244
 11.6 전문가 시스템 개발과정 = 248
제12장 학습과 신경회로망
 12.1 학습이란 무엇인가 = 258
 12.2 기계적 학습 = 259
 12.3 예에 의한 학습 = 261
 12.4 개념학습(concept learning) = 262
 12.5 신경회로망 = 267
제13장 패턴 인식
 13.1 패턴 인식이란? = 282
 13.2 패턴 인식의 문제점과 응용 = 283
 13.3 패턴 인식 시스템의 구조 = 285
 13.4 관측(measurement) = 286
 13.5 전처리 = 290
 13.6 분할 = 290
 13.7 정규화 = 292
 13.8 특징추출 = 293
 13.9 식별 = 294
 13.10 군집화 = 300
제14장 자연어이해
 14.1 자연어이해란? = 306
 14.2 자연어이해의 문제점 = 308
 14.3 단일문장이해 = 312
 14.4 핵심단어 정합(keyword Matching) = 316
 14.5 구조분석(Syntactic Analysis) = 314
 14.6 의미분석 = 318
 14.7 복수문장이해(Understanding Multiple Sentences) = 318
제15장 PROLOG
 15.1 Prolog 개요 = 324
 15.2 예제 = 327
 15.3 가족관계 예제 = 333
 15.4 변수 = 336
 15.5 복합객체 = 338
 15.6 자기호출 = 341
 15.7 Prolog를 이용한 지식 베이스 = 343
제16장 LISP
 16.1 LIP의 언어개요 = 358
 16.2 LISP의 계산 = 359
 16.3 내장함수 = 362
 16.4 논리와 진리값(Predicate & Truth-Value) = 365
 16.5 조건형 = 368
 16.6 함수의 정의 = 369
 16.7 자기호출 = 370
참고문헌 = 375
찾아보기 = 377


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