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인공지능시스템

인공지능시스템 (Loan 76 times)

Material type
단행본
Personal Author
조영임
Title Statement
인공지능시스템 = Artificial intelligence system / 조영임 저
Publication, Distribution, etc
서울 :   홍릉과학,   2003  
Physical Medium
589 p. : 삽화 ; 26 cm
ISBN
8972833320
General Note
색인수록  
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Holdings Information

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 2003f Accession No. 121090144 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
No. 2 Location Science & Engineering Library/Sci-Info(Stacks1)/ Call Number 006.3 2003f Accession No. 121090145 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M

Contents information

Author Introduction

조영임(지은이)

<인공지능시스템>

Information Provided By: : Aladin

Table of Contents


목차
제1장 인공지능을 위한 기초 지식 = 7
 1.1 인공지능이란 무엇인가? = 12
 1.2 인공지능의 역사 = 16
 1.3 인공지능의 연구 분야 = 21
 1.4 인공지능 시스템 = 24
제2장 지식의 표현 = 29
 2.1 지식 표현의 필요성 = 30
 2.2 지식의 정의 및 형태 = 30
 2.3 지식 표현의 특징 = 34
 2.4 지식 표현의 방법 = 36
  2.4.1 논리에 의한 지식 표현 = 36
  2.4.2 프로덕션 시스템에 의한 지식 표현 = 39
  2.4.3 의미망에 의한 지식 표현 = 41
  2.4.4 프레임에 의한 지식 표현 = 45
 2.5 복합적 지식표현 = 50
 2.6 지식 관리 시스템 = 51
  2.6.1 지식 관리 = 51
  2.6.2 지식 관리 시스템 = 53
  2.6.3 지식 관리 시스템의 사례 = 54
제3장 신경 회로망 = 59
 3.1 뇌와 컴퓨터 = 60
 3.2 뇌의 구조 및 기능 = 63
 3.3 뉴런의 구조 및 특징 = 66
 3.4 신경 회로망의 원리 = 69
  3.4.1 기본 구성 요소 = 69
  3.4.2 신경 회로망의 특징 = 75
  3.4.3 신경 회로망과 기존의 패턴 분류기와의 차이점 = 77
  3.4.4 학습 = 78
 3.5 신경 회로망 모델 = 79
  3.5.1 분류 = 79
  3.5.2 홉필드 모델(Hopfield Network) = 81
  3.5.3 퍼셉트론(Perceptron) = 85
  3.5.4 다층 퍼셉트론(Multilayer Perceptron) = 90
  3.5.5 Kohonen의 자기조직화 지도(Self Organizing Feature Maps) = 98
  3.5.6 볼쯔만 머신(Boltzman Machine) = 108
  3.5.7 카운터프로파게이션 네트워크(Counter Propagation Network) = 115
  3.5.8 ART(Adaptive Resonance Theory) = 123
 3.6 신경 회로망 시스템 예제 = 132
  3.6.1 신경 회로망을 이용한 비선형 함수의 근사해 구하는 방법 = 132
  3.6.2 문자인식 = 136
  3.6.3 신경 회로망 시뮬레이터 = 162
  3.6.4 공개된 신경 회로망 소스 코드 = 164
제4장 유전자 알고리즘 = 183
 4.1 개요 및 원리 = 184
  4.1.1 진화적 연산 = 184
  4.1.2 생물의 유전과 진화의 원리 = 188
  4.1.3 유전자의 의미 = 189
  4.1.4 유전자 알고리즘의 프로세스 = 192
  4.1.5 여러 가지 선택법 = 198
  4.1.6 스케일링(Scaling) = 202
  4.1.7 유전 연산자(Genetic Operator) = 203
  4.1.8 유전자 알고리즘의 장점과 단점 = 208
 4.2 유전자 알고리즘의 응용 예 = 210
  4.2.1 단순한 이해 문제 = 210
  4.2.2 순회 판매원 문제(Traveling Salesman Problem) = 213
  4.2.3 단순한 함수의 최적화 문제 = 218
  4.2.4 등반(Climbing)과 시뮬레이티드 어닐링(Simulated Annealing) = 223
  4.2.5 Holland의 ESCAPE BRITTLENESS 문제 = 227
  4.2.6 죄수의 딜레마(Prisoner's Dilemma) = 229
  4.2.7 반복적 죄수의 딜레마(Iterated Prisoner's Dilemma) = 231
 4.3 진화적 전략 = 244
 4.4 진화적 프로그래밍 = 246
 4.5 유전자 프로그래밍 = 248
제5장 퍼지 이론 = 259
 5.1 퍼지 이론의 개요 = 260
  5.1.1 퍼지 이론의 등장 = 260
  5.1.2 퍼지 집합과 크리스프 집합 = 264
 5.2 확장된 퍼지 집합 = 268
 5.3 퍼지 집합의 연산 = 273
 5.4 퍼지 관계 = 275
 5.5 확장 원리 = 282
 5.6 퍼지 추론 = 283
  5.6.1 퍼지 추론 유형에 따른 분류 = 283
  5.6.2 퍼지 관계의 정의 방식에 따른 분류 = 290
 5.7 Max-Min CRI 방법 = 292
제6장 퍼지 시스템 = 295
 6.1 퍼지 시스템 모델의 개요 = 296
 6.2 진보된 퍼지 시스템 모델 = 298
  6.2.1 적응적 퍼지 시스템 모델 = 298
  6.2.2 자기 조정 퍼지 시스템 모델 = 300
 6.3 뉴로 퍼지 시스템 모델 = 301
  6.3.1 개요 = 301
  6.3.2 신경 회로망과 퍼지 이론의 비교 = 302
  6.3.3 형태 분류 = 303
 6.4 퍼지 제어기 = 308
  6.4.1 퍼지 제어기의 구조 = 308
  6.4.2 직류 계열 모터(Direct Current Series Motor) = 314
 6.5 직류 계열 모터의 구현 사례 = 314
  6.5.1 구현 사례 1 = 314
  6.5.2 구현 사례 2 = 336
  6.5.3 구현 사례 3 = 348
제7장 지능적 에이전트 시스템 = 359
 7.1 기본 개념 = 360
  7.1.1 에이전트의 일반적 정의 및 특징 = 360
  7.1.2 에이전트 모델링 및 주요기술 = 365
  7.1.3 에이전트 분류 = 375
 7.2 작동 원리 = 380
 7.3 구조 및 기능 = 383
 7.4 형태 분류 = 384
 7.5 환경 = 388
 7.6 에이전트 개발 플랫폼 = 392
  7.6.1 FIPA 에이전트 플랫폼 = 392
  7.6.2 DECAF 에이전트 플랫폼 = 394
  7.6.3 기타 에이전트 개발 도구 = 402
 7.7 에이전트 응용 = 406
  7.7.1 검색 엔진(Search Engine) = 406
  7.7.2 인터넷 쇼핑 에이전트(Internet Shopping Agent) = 409
  7.7.3 정보 필터링 에이전트(Information Filtering Agent) = 410
  7.7.4 대학교 연구 사이트 = 412
  7.7.5 에이전트 패키지 JATlite = 413
  7.7.6 지능적 에이전트 = 414
제8장 모바일 에이전트 = 425
 8.1 분산 인공지능과 멀티 에이전트 시스템 = 426
 8.2 모바일 에이전트 시스템 = 430
  8.2.1 기본 개념 = 430
  8.2.2 RP와 RPC와의 차이점 = 435
  8.2.3 모바일 에이전트 시나리오 = 440
 8.3 모바일 에이전트 사례 = 443
  8.3.1 개발 및 연구 현황 = 443
  8.3.2 Telescript = 446
  8.3.3 Aglet = 448
  8.3.4 Agent-Tcl = 452
 8.4 모바일 멀티 에이전트 = 455
  8.4.1 기본 개념 = 455
  8.4.2 CAGIS DIAS = 456
  8.4.3 Voyager = 458
 8.5 상용화된 에이전트 소프트웨어 리스트 = 461
제9장 전문가 시스템 = 467
 9.1 전문가 시스템의 개요 = 468
  9.1.1 정의 = 468
  9.1.2 특징 및 주요 기능 = 470
 9.2 전문가 시스템의 구조 = 474
  9.2.1 기본 구조 = 474
  9.2.2 휴리스틱 지식 표현 = 478
 9.3 전문가 시스템의 활용 = 482
  9.3.1 발전 과정 = 482
  9.3.2 지식 공학 언어와 프로그래밍 방법 = 485
 9.4 전문가 시스템의 개발 단계 = 488
 9.5 사례연구 : TMYCIN = 492
제10장 컴퓨터 비전 = 511
 10.1 컴퓨터 비전 기술의 필요성 = 512
 10.2 비전 영상 만들기 = 517
  10.2.1 영상 처리 시스템 = 517
  10.2.2 영상 데이터 만들기 = 520
  10.2.3 영상 처리 과정 = 522
 10.3 영상 처리 기법 = 523
  10.3.1 디지털 이미지 픽셀 연산 처리 = 523
  10.3.2 영상의 기하학적 변환 = 526
  10.3.3 영상의 품질 향상 = 530
 10.4 컴퓨터 비전 기술의 활용 분야 = 532
  10.4.1 문자 인식 시스템 = 532
  10.4.2 영화 분야 = 533
  10.4.3 지문 인식 시스템 = 535
  10.4.4 머신 비전(Machine Vision) = 536
제11장 바이오 인포메틱스 = 539
 11.1 바이오 인포메틱스 정의 = 540
  11.1.1 바이오 인포메틱스의 서로 다른 관점 = 540
  11.1.2 바이오 인포메틱스의 태몽 = 541
 11.2 생물학에서의 컴퓨터 역할 = 544
  11.2.1 생물학과 컴퓨터 = 544
  11.2.2 생물학에서 컴퓨터의 역할 = 546
 11.3 컴퓨터의 실제 활용 방법 = 551
 11.4 생물학적 데이터와 정보 소스 = 561


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