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인공지능 : 지능형 에이전트를 중심으로 (Loan 108 times)

Material type
단행본
Personal Author
Nilsson, Nils J. 최중민, 역 김준태, 역 심광섭, 역 장병탁, 역
Title Statement
인공지능 : 지능형 에이전트를 중심으로 / Nils J. Nilsson ; 최중민 [외]역
Publication, Distribution, etc
서울 :   사이텍미디어,   2000  
Physical Medium
xvi, 548 p. : 삽화 ; 25 cm
Varied Title
Artificial intelligence : a new synthesis
ISBN
8988397401
General Note
공역자: 김준태, 심광섭, 장병탁  
Bibliography, Etc. Note
참고문헌(p. 493-542)과 색인수록
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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 2000d Accession No. 121119258 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
No. 2 Location Science & Engineering Library/Sci-Info(Stacks1)/ Call Number 006.3 2000d Accession No. 121147487 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
No. 3 Location Sejong Academic Information Center/Science & Technology/ Call Number 006.3 2000d Accession No. 151157696 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
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No. 2 Location Science & Engineering Library/Sci-Info(Stacks1)/ Call Number 006.3 2000d Accession No. 121147487 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 Sejong Academic Information Center/Science & Technology/ Call Number 006.3 2000d Accession No. 151157696 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M

Contents information

Author Introduction

NIN J.NILSSON(지은이)

<인공지능>

Information Provided By: : Aladin

Table of Contents


목차
머리말 = ⅲ
 제1장 서론
  1.1 인공지능이란 무엇인가? = 1
  1.2 인공지능의 접근 방법 = 6
  1.3 인공지능의 역사 = 8
  1.4 이 책의 개요 = 12
  1.5 참고문헌 및 토론 = 15
  연습문제 = 19
제Ⅰ부 반응형 기계
 제2장 자극반응 에이전트
  2.1 지각과 행동 = 23
  2.2 행동 함수의 표현 및 구현 = 29
  2.3 참고문헌 및 토론 = 36
  연습문제 = 37
 제3장 신경망
  3.1 개요 = 39
  3.2 단일 TLU의 훈련 = 40
  3.3 신경망 = 46
  3.4 일반화, 정확도, 과다 학습 = 54
  3.5 참고문헌 및 토론 = 58
  연습문제 = 59
 제4장 기계 진화
  4.1 진화연산 = 63
  4.2 유전자 프로그래밍 = 64
  4.3 참고문헌 및 토론 = 73
  연습문제 = 74
 제5장 상태 기계
  5.1 특징 벡터에 의한 환경 표현 = 75
  5.2 Elman 네트워크 = 77
  5.3 아이콘 표현 = 79
  5.4 블랙보드 시스템 = 82
  5.5 참고문헌 및 토론 = 84
  연습문제 = 85
 제6장 로봇 시각
  6.1 소개 = 89
  6.2 자동차 운전 = 91
  6.3 로봇 시각의 두 단계 = 93
  6.4 화상처리 = 96
  6.5 장면 분석 = 107
  6.6 스테레오 시각과 깊이 정보 = 113
  6.7 참고문헌 및 토론 = 114
  연습문제 = 117
제Ⅱ부 상태공간 탐색
 제7장 계획하는 에이전트
  7.1 기억 대 계산 = 121
  7.2 상태공간 그래프 = 122
  7.3 명시적인 상태공간의 탐색 = 125
  7.4 특징기반 상태공간 = 127
  7.5 그래프 관련 용어 = 128
  7.6 참고문헌 및 토론 = 130
  연습문제 = 131
 제8장 무정보 탐색
  8.1 상태공간의 설정 = 133
  8.2 암시적인 상태공간 그래프의 구성요소 = 134
  8.3 너비우선 탐색 = 135
  8.4 깊이우선 또는 되추적 탐색 = 137
  8.5 반복적 깊이증가 = 139
  8.6 참고문헌 및 토론 = 141
  연습문제 = 141
 제9장 휴리스틱 탐색
  9.1 평가 함수의 사용 = 145
  9.2 일반적인 그래프 탐색 알고리즘 = 147
  9.3 휴리스틱 함수와 탐색의 효율성 = 162
  9.4 참고문헌 및 토론 = 167
  연습문제 = 168
 제10장 계획, 행동 그리고 학습
  10.1 감지/계획/행동 주기 = 171
  10.2 근사 탐색 = 174
  10.3 휴리스틱 함수의 학습 = 180
  10.4 목표를 대신하는 보상 = 184
  10.5 참고문헌 및 토론 = 187
  연습문제 = 188
 제11장 다른 형태의 탐색과 그 응용
  11.1 할당 문제 = 191
  11.2 단계적인 방법 = 193
  11.3 휴리스틱 교정 = 198
  11.4 함수 최적화 = 199
  연습문제 = 203
 제12장 적대 탐색
  12.1 두 에이전트 게임 = 205
  12.2 최대최소 방법 = 208
  12.3 알파 베타 방법 = 212
  12.4 알파 베타 방법의 탐색 효율 = 217
  12.5 기타 중요한 사항들 = 219
  12.6 확률 게임 = 219
  12.7 평가 함수의 학습 = 221
  12.8 참고문헌 및 토론 = 223
  연습문제 = 224
제Ⅲ부 지식의 표현과 추론
 제13장 명제논리
  13.1 특징값에 대한 제약조건의 사용 = 229
  13.2 언어 = 231
  13.3 추론 규칙 = 233
  13.4 증명의 정의 = 233
  13.5 의미론 = 234
  13.6 정당성과 완전성 = 239
  13.7 PSAT 문제 = 240
  13.8 그 밖의 중요한 주제 = 241
  연습문제 = 242
 제14장 명제논리에서의 논리융합
  14.1 새로운 추론 규칙 : 논리융합 = 245
  14.2 임의의 wff를 절의 논리곱으로 변환하기 = 247
  14.3 논리융합 반박 = 248
  14.4 논리융합 반박 탐색 전략 = 250
  14.5 Horn절 = 251
  연습문제 = 252
 제15장 술어논리
  15.1 동기 = 255
  15.2 언어와 문법 = 256
  15.3 의미론 = 258
  15.4 한정화 = 262
  15.5 한정사의 의미론 = 263
  15.6 지식 표현 언어로서의 술어논리 = 265
  15.7 참고문헌 및 토론 = 267
  연습문제 = 268
 제16장 술어논리 논리융합
  16.1 단일화 = 271
  16.2 술어논리 논리융합 = 275
  16.3 완전성과 정당성 = 276
  16.4 임의 정형식을 절 형태로 변환하기 = 276
  16.5 논리융합을 이용한 정리증명 = 279
  16.6 답변 추출 = 281
  16.7 동등 술어 = 282
  16.8 참고문헌 및 토론 = 284
  연습문제 = 285
 제17장 지식기반 시스템
  17.1 실세계와의 직면 = 289
  17.2 Horn절을 이용한 추론 = 290
  17.3 동적 지식베이스의 유지관리 = 296
  17.4 규칙기반 전문가 시스템 = 302
  17.5 규칙 학습 = 307
  17.6 참고문헌 및 토론 = 319
  연습문제 = 321
 제18장 상식의 표현
  18.1 상식적인 세계 = 325
  18.2 시간 = 330
  18.3 네트워크를 이용한 지식 표현 = 332
  18.4 참고문헌 및 토론 = 338
  연습문제 = 339
 제19장 불확실한 정보를 이용한 추론
  19.1 확률론 개요 = 343
  19.2 확률 추론 = 349
  19.3 베이지안 네트워크 = 352
  19.4 베이지안 네트워크에서의 추론 패턴 = 354
  19.5 불확실한 증거 = 356
  19.6 D-분리 = 357
  19.7 다중트리에서의 확률 추론 = 359
  19.8 참고문헌 및 토론 = 366
  연습문제 = 368
 제20장 베이지안 네트워크를 이용한 학습과 행동
  20.1 베이지안 네트워크의 학습 = 371
  20.2 확률 추론과 행동 = 380
  20.3 참고문헌 및 토론 = 387
  연습문제 = 388
제Ⅳ부 논리기반의 계획수립 방법
 제21장 상황논리
  21.1 상태와 행동에 대한 추론 = 393
  21.2 몇 가지 난제 = 398
  21.3 계획 생성 = 400
  21.4 참고문헌 및 토론 = 401
  연습문제 = 402
 제22장 계획수립
  22.1 STRIPS계획수립 시스템 = 405
  22.2 계획공간과 부분 순서 계획수립 = 419
  22.3 계층적 계획수립 = 427
  22.4 계획의 학습 = 430
  22.5 참고문헌 및 토론 = 433
  연습문제 = 434
제Ⅴ부 통신과 통합
 제23장 다증 에이전트
  23.1 상호작용 에이전트 = 443
  23.2 다른 에이전트의 모델 = 444
  23.3 지식의 양상논리 = 449
  23.4 참고문헌 및 토론 = 455
  연습문제 = 456
 제24장 에이전트간 통신
  24.1 화행 = 459
  24.2 언어 문자열 이해 = 464
  24.3 효율적 통신 = 474
  24.4 자연언어의 처리 = 477
  24.5 참고문헌 및 토론 = 480
  연습문제 = 480
 제25장 에이전트 구조
  25.1 3단계 구조 = 484
  25.2 목표 중재 = 487
  25.3 3중탑 구조 = 489
  25.4 Bootatrapping = 490
  25.5 참고문헌 및 토론 = 491
  연습문제 = 492
참고문헌 = 493
찾아보기 = 543


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