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인공지능

인공지능 (Loan 101 times)

Material type
단행본
Personal Author
김문현 金文鉉
Title Statement
인공지능 / 김문현 지음
Publication, Distribution, etc
서울 :   생능출판사,   2001  
Physical Medium
338 p. : 삽화, 도표 ; 26 cm
ISBN
8970502874
General Note
색인수록  
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No. Location Call Number Accession No. Availability Due Date Make a Reservation Service
No. 1 Location Main Library/Monographs(3F)/ Call Number 006.3 2001d Accession No. 111203067 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
No. 2 Location Science & Engineering Library/Sci-Info(Stacks1)/ Call Number 006.3 2001 Accession No. 121058483 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
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No. 1 Location Main Library/Monographs(3F)/ Call Number 006.3 2001d Accession No. 111203067 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
No. Location Call Number Accession No. Availability Due Date Make a Reservation Service
No. 1 Location Science & Engineering Library/Sci-Info(Stacks1)/ Call Number 006.3 2001 Accession No. 121058483 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M

Contents information

Author Introduction

김문현(지은이)

<정보공학입문>

Information Provided By: : Aladin

Table of Contents


목차
1장 인공지능의 개요 = 13
2장 탐색 = 21
 2.1 상태공간에서의 문제풀이과정 = 21
  2.1.1 상태공간 = 21
  2.1.2 상태공간에서의 문제표현 = 22
  2.1.3 탐색트리와 탐색그래프 = 24
 2.2 탐색전략 = 26
  2.2.1 순방향 추론과 역방향 추론 = 27
  2.2.2 깊이우선탐색 = 28
  2.2.3 너비우선탐색 = 30
  2.2.4 휴리스틱탐색 = 31
  2.2.5 최소최대탐색 = 36
 2.3 성능함수를 사용한 탐색 = 38
  2.3.1 최대하강법 = 39
  2.3.2 Newton의 방식 = 42
3장 Lisp = 51
 3.1 LISP 구문론 = 51
 3.2 LISP 명령어 = 51
  3.2.1 리스트 조작 = 54
  3.2.2 술어 및 조건 = 55
  3.2.3 반복 = 57
  3.2.4 함수의 정의 = 58
  3.2.5 속성의 정의 및 조작 = 59
  3.2.6 입출력 = 60
 3.3 프로그램의 예 = 60
4장 지식의 표현 = 65
 4.1 형식적 표현 = 66
  4.1.1 명제논리 = 66
  4.1.2 술어논리 = 69
  4.1.3 퍼지논리 = 71
 4.2 비형식적 표현 = 78
  4.2.1 프레임 = 78
  4.2.2 의미망 = 80
5장 논리융합 = 89
 5.1 명제논리에서의 논리융합 = 90
 5.2 술어논리에서의 논리융합 = 94
  5.2.1 절로의 변환 = 94
  5.2.2 단일화 알고리즘 = 97
  5.2.3 정리증명 = 100
6장 계획 = 105
7장 귀납적 학습 = 121
 7.1 기계학습의 분류 = 122
  7.1.1 학습전략에 기반한 분류 = 122
  7.1.2 습득된 지식의 형태에 따른 분류 = 125
 7.2 귀납적 학습의 분류 = 127
  7.2.1 감독학습 = 127
  7.2.2 분류와 개념학습 = 127
  7.2.3 비감독학습 = 128
  7.2.4 온라인 및 배치힉습 = 128
 7.3 버전 공간 = 128
 7.4 ID3 = 136
  7.4.1 엔트로피 = 136
  7.4.2 ID3 알고리즘 = 138
8장 확률론 = 151
 8.1 랜덤변수와 분포 = 152
 8.2 조건부확률 = 152
 8.3 확률의 결합 = 157
 8.4 조건부 독립 = 159
9장 확률적 추론 = 169
 9.1 베이스 규칙의 적용 = 169
  9.1.1 정규화 = 170
  9.1.2 증거의 결합 = 172
 9.2 베이지언 네트워크 = 174
 9.3 베이지언 네트워크에서의 추론 = 177
 9.4 다중트리에서의 확률추론 = 179
10장 결정 = 191
 10.1 식별함수 = 192
 10.2 위험부담 = 202
 10.3 유용성 = 205
  10.3.1 유용성 이론 = 205
  10.3.2 다수 속성의 유용성 함수 = 207
  10.3.3 결정 네트워크 = 209
11장 확률밀도의 추정 = 217
 11.1 확률밀도함수 = 218
 11.2 매개변수 방식 = 219
  11.2.1 최대우도 = 220
  11.2.2 베이지언 추론 = 220
 11.3 비매개변수 방식 = 223
  11.3.1 커널 기반의 방식 = 224
 11.4 세미매개변수 방식 = 226
12장 퍼셉트론 = 233
 12.1 퍼셉트론 = 234
  12.1.1 결정경계 = 234
  12.1.2 학습 = 239
 12.2 다층퍼셉트론 = 243
  12.2.1 결정경계 = 243
  12.2.2 역전파학습 = 245
 12.3 규칙기반의 신경망 = 254
13장 선형신경망 = 263
 13.1 특징추출 = 263
  13.1.1 정규화 = 265
  13.1.2 백색화 = 267
  13.1.3 주성분 분석 = 269
 13.2 Gram-Schmidt 직교화 = 272
 13.3 ART 네트워크 = 275
  13.3.1 클러스터링 알고리즘 = 276
  13.3.2 ART 네트워크 = 284
 13.4 선형연상 신경망 = 288
14장 은닉 마코프 모델 = 299
 14.1 마코프 모델 = 299
 14.2 은닉 마코프 모델 = 306
 14.3 HMM의 학습단계 = 309
 14.4 HMM의 추출단계 = 318
찾아보기 = 325


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