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인공지능의 이해

인공지능의 이해 (Loan 39 times)

Material type
단행본
Personal Author
양기철
Title Statement
인공지능의 이해 / 양기철 저
Publication, Distribution, etc
서울 :   생능출판사,   2003  
Physical Medium
318 p. : 삽화 ; 26 cm
기타표제
Understanding of artificial intelligence
ISBN
8970503447
Bibliography, Etc. Note
참고문헌(p. 303-312)과 색인수록
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Holdings Information

No. Location Call Number Accession No. Availability Due Date Make a Reservation Service
No. 1 Location Main Library/Monographs(3F)/ Call Number 006.3 2003c Accession No. 111252456 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M

Contents information

Author Introduction

양기철(지은이)

미국 University of Iowa 석사 미국 University of Missouri 박사 스위스 University of Zurich 방문연구 영국 Heriot-Watt University 객원교수 현, 목포대학교 교수

Information Provided By: : Aladin

Table of Contents


목차
1장 인공지능 소개
 1.1. 인공지능이란 ? = 11
 1.2. 인공지능과 자연지능 = 13
 1.3. 인공지능 시스템과 일반 컴퓨터 시스템 = 14
 1.4. 인공지능의 간단한 역사 = 16
 1.5. 인공지능의 응용분야 = 17
 연습문제 = 21
2장 지식표현
 2.1. 형식적 지식표현의 필요성 = 25
 2.2. 지식표현 기법 = 27
 연습문제 = 45
3장 탐색
 3.1. 무정보 탐색 기법 = 50
 3.2. 휴리스틱 탐색 기법 = 57
 3.3. 게임과 탐색 = 68
 연습문제 = 73
4장 논리와 자동논증
 4.1. 명제논리 = 77
 4.2. 술어논리 = 80
 4.3. 자동논증 = 89
 연습문제 = 101
5장 불확실성
 5.1. 불확실성 = 105
 5.2. 확률 = 107
 5.3. 확신인자 = 110
 5.4. 퍼지 집합 이론 = 114
 연습문제 = 120
6장 LISP
 6.1. LISP의 장점과 적용분야 = 125
 6.2. LISP 데이터 = 126
 6.3. LISP에서의 계산 = 128
 6.4. 기본적인 LISP의 함수들 = 129
 6.5. 새로운 함수 만들기 = 136
 6.6. 그 밖의 함수들 = 140
 연습문제 = 143
7장 전문가 시스템
 7.1. 전문가 시스템의 간단한 역사 = 148
 7.2. 전문가 시스템의 구조 = 150
 7.3. 추론 엔진 = 152
 7.4. 전문가 시스템의 개발절차 = 156
 7.5. 전문가 시스템의 실행 예 = 163
 7.6. 전문가 시스템의 특성 및 개발 도구 = 166
 연습문제 = 171
8장 계획수립
 8.1. 계획과 상자 쌓기 = 175
 8.2. STRIPS = 181
 8.3. 계층적 계획수립 = 185
 연습문제 = 191
9장 기계학습
 9.1. 학습에 필요한 요소 = 195
 9.2. 귀납적 학습의 예 = 197
 9.3. 일반화 개념공간 = 199
 9.4. 버전 공간 탐색 = 201
 9.5. ID3 알고리즘 = 204
 9.6. 귀납적 편향 = 207
 9.7. 설명기반 학습 = 208
 9.8. 유추에 의한 학습 = 209
 9.9. 비 지도 학습 = 211
 9.10. 강화 학습 = 213
 9.11. 인공 신경망 = 214
 9.12. 유전자 알고리즘 = 222
 9.13. 유전자 알고리즘 예 = 223
 연습문제 = 228
10장 자연어 처리
 10.1. 자연어 처리의 응용분야 = 234
 10.2. 관련지식 및 처리절차 = 235
 10.3. 구문분석 = 237
 10.4. 의미분석 = 247
 10.5. 상황분석 = 249
 10.6. 자연어 생성 = 251
 10.7. 음성인식 = 253
 연습문제 = 256
11장 컴퓨터 시각
 11.1. 영상 획득 = 260
 11.2. 영상 처리 = 263
 11.3. 영상 분석 = 266
 11.4. 영상 이해 = 272
 11.5. 컴퓨터 시각의 응용 = 276
 연습문제 = 280
12장 에이전트와 로봇
 12.1. 소프트웨어 에이전트 = 283
 12.2. 로봇 = 292
 연습문제 = 301
참고문헌 = 303
찾아보기 = 313


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