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인공지능 개정판

인공지능 개정판 (Loan 43 times)

Material type
단행본
Personal Author
이상용, 편
Title Statement
인공지능 = Artificial Intelligence / 이상용 편저
판사항
개정판
Publication, Distribution, etc
서울 :   상조사,   2004  
Physical Medium
473 p. : 삽화 ; 26 cm
ISBN
8937902222
Bibliography, Etc. Note
참고문헌(p. 459-460)과 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 2004 Accession No. 121093331 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M

Contents information

Table of Contents


목차
머리말
CHAPTER
1. 인공 지능의 의의 = 9
 1.1 인공 지능의 정의 = 11
 1.2 인공 지능의 역사 = 12
 1.3 인공 지능의 기법 = 19
 1.4 인공 지능의 응용 분야 = 29
 1.5 인공 지능의 미래 = 37
 연습문제 = 39
2. 문제 표현과 문제 풀이 = 41
 2.1 인공 지능 문제의 특징 = 43
 2.2 문제 표현 = 44
 2.3 문제 풀이 = 50
 2.4 문제 표현 및 풀이의 예 = 57
 연습문제 = 69
3. 탐색 = 71
 3.1 탐색의 개요 = 73
 3.2 경로의 발전 = 74
 3.3 탐색 방법 = 76
 3.4 8-퍼즐 문제의 탐색 예 = 85
 3.5 게임에서의 탐색 = 89
 연습문제 = 103
4. 지식 표현 = 107
 4.1 데이터, 정보, 지식의 차이 = 109
 4.2 지식의 종류 = 110
 4.3 지식 표현의 정의 및 형식 = 112
 4.4 지식 표현의 조건 = 113
 4.5 지식 표현 연구의 흐름 = 114
 4.6 지식 표현의 방법 = 119
 연습문제 = 158
5. 퍼지 이론 = 159
 5.1 퍼지 이론의 출현 = 161
 5.2 퍼지 집합 = 162
 5.3 퍼지 집합의 연산 = 166
 5.4 퍼지 관계 = 172
 5.5 퍼지 논리 = 175
 5.6 퍼지 이론의 응용 분야 = 187
 연습문제 = 189
6. 지식 표현 = 191
 6.1 LISP소개 = 193
 6.2 기본 데이터 형태 = 194
 6.3 리스트 처리 함수 = 198
 6.4 술어 함수 = 200
 6.5 함수의 정의 = 202
 6.6 논리 함수 = 205
 6.7 조건 함수 = 206
 6.8 재귀적 구조 = 208
 6.9 PROG함수 = 210
 6.10 지역 변수와 전역 변수 = 212
 6.11 사상 함수 = 213
 6.12 람다 함수 = 214
 연습문제 = 216
7. Prolog 언어 = 217
 7.1 Prolog 소개 = 219
 7.2 구성 요소 = 220
 7.3 기본문 = 224
 7.4 패턴 일치(Pattern matching) = 227
 7.5 Prolog의 동작 = 228
 7.6 백트랙킹(backtracking) = 231
 7.7 컷(CUT) = 232
 7.8 재귀적 구조 = 233
 7.9 리스트 = 235
 7.10 내장 술어 = 238
 연습문제 = 242
8. 학습 = 245
 8.1 학습이란 무엇인가? = 247
 8.2 암기 학습 = 249
 8.3 지도에 의한 학습 = 252
 8.4 문제 풀이에서의 학습 = 254
 8.5 예제로부터의 학습 = 257
 8.6 유추 = 272
  연습문제 = 274
9. 전문가 시스템의 개요 = 275
 9.1 전문가 시스템 = 277
 9.2 지식 공학 = 279
 9.3 전문가 시스템의구조 = 281
 9.4 전문가 시스템과 관련된 인적 요소 = 293
 9.5 전문가 시스템을 위한 개발 도구 = 296
 9.6 전문가 시스템의 개발 과정 = 301
 9.7 전문가 시스템의 개발 단계 = 304
 9.8 전문가 시스템의 예 = 306
 9.10 전문가 시스템의활용 분야 = 317
 연습문제 = 320
10. 자연 언어의 이해 = 321
 10.1 언어 해석 = 323
 10.2 심층 구조 = 331
 10.3 언어 생성 = 336
 10.4 자연 언어의 이해 = 338
 10.5 자연 언어 이해 시스템 = 342
 연습문제 = 405
12. 신경망 = 407
 12.1 신경망의 역사 = 409
 12.2 생물학적 신경망과 인공 신경망 = 411
 12.3 신경망의 특징 = 423
 12.4 신경망의 응용 분야 = 428
  연습문제 = 432
참고문헌 = 433
찾아보기 = 435


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