HOME > Detail View

Detail View

인공지능 : 이론 및 응용

인공지능 : 이론 및 응용 (Loan 80 times)

Material type
단행본
Personal Author
이상용
Title Statement
인공지능 : 이론 및 응용 = Artificial Intelligence : Theory & Application / 이상용 저
Publication, Distribution, etc
서울 :   상조사,   2004  
Physical Medium
478 p. : 삽화 ; 26 cm
ISBN
8937903784
General Note
색인수록  
000 00000nam c2200205 c 4500
001 000045133779
005 20170706111515
007 ta
008 041125s2004 ulka 001c kor
020 ▼a 8937903784 ▼g 93560
040 ▼a 244002 ▼c 244002 ▼d 244002 ▼d 211009
082 0 4 ▼a 006.3 ▼2 21
085 ▼a 006.3 ▼2 DDCK
090 ▼a 006.3 ▼b 2004b
100 1 ▼a 이상용
245 1 0 ▼a 인공지능 : ▼b 이론 및 응용 = ▼x Artificial Intelligence : Theory & Application / ▼d 이상용 저
260 ▼a 서울 : ▼b 상조사, ▼c 2004
300 ▼a 478 p. : ▼b 삽화 ; ▼c 26 cm
500 ▼a 색인수록

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 2004b Accession No. 121110849 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
No. 2 Location Sejong Academic Information Center/Science & Technology/ Call Number 006.3 2004b Accession No. 151165519 Availability Available Due Date Make a Reservation Service
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 2004b Accession No. 121110849 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 2004b Accession No. 151165519 Availability Available Due Date Make a Reservation Service

Contents information

Author Introduction

이상용(엮은이)

<인공지능>

Information Provided By: : Aladin

Table of Contents


목차
제1장 인공 지능의 개요 = 13
 1.1. 인공 지능의 정의 = 14
 1.2. 인공 지능의 역사 = 15
 1.3. 인공 지능 기법 = 22
  1.3.1. 삼목 놀이(Tic-Tac-Toe) = 24
  1.3.2. 인공 지능 기법에 대한 결론 = 31
 1.4. 인공 지능의 응용 분야 = 32
 1.5. 인공 지능의 미래 = 39
제2장 문제 표현과 문제 풀이 = 43
 2.1. 인공 지능 문제의 특징 = 44
 2.2. 문제 표현 = 45
  2.2.1. 구성 요소 = 45
  2.2.2. 상태 공간의 표현 = 47
 2.3. 문제 풀이 = 51
  2.3.1. 상태 공간을 이용한 문제 풀이 = 52
  2.3.2. 문제 축소를 이용한 문제 풀이 = 53
 2.4. 문제 표현 및 풀이의 예 = 57
  2.4.1. 원숭이와 바나나의 문제 = 57
  2.4.2. 블럭 이동 문제 = 60
제3장 탐색 = 69
 3.1. 탐색의 개요 = 70
 3.2. 경로 발견 = 71
 3.3. 탐색 방법 = 73
  3.3.1. 망라적 탐색 = 73
  3.3.2. 휴리스틱 탐색 = 76
 3.4. 8-퍼즐 문제의 탐색 = 81
  3.4.1. 너비 우선 탐색 = 81
  3.4.2. 깊이 우선 탐색 = 82
  3.4.3. 휴리스틱 탐색 = 83
 3.5. 게임에서의 탐색 = 85
  3.5.1. MINIMAX 프로시저 = 88
  3.5.2. ALPHA-BETA 프로시저 = 90
제4장 지식 표현 = 97
 4.1. 데이터, 정보, 지식의 차이 = 98
 4.2. 지식의 종류 = 99
 4.3. 지식 표현의 정의 및 형식 = 100
 4.4. 지식 표현의 조건 = 102
 4.5. 지식 표현 연구의 흐름 = 103
  4.5.1. 형식 논리 = 103
  4.5.2. 문제 해결 = 104
  4.5.3. 기억 과정 = 104
  4.5.4. 언어 이해 = 105
 4.6. 지식 표현의 방법 = 107
  4.6.1. 논리 = 107
  4.6.2. 의미 네트워크 = 122
  4.6.3. 프레임 = 130
  4.6.4. 프로덕션 시스템 = 135
  4.6.5. 각 지식 표현 방법의 장단점 = 141
제5장 불확실성 = 143
 5.1. 불확실성의 개요 = 144
 5.2. 확률 = 144
  5.2.1. 고전 확률 = 144
  5.2.2. 실험적 확률 = 146
  5.2.3. 독립과 종속 = 146
  5.2.4. 조건 확률 = 147
 5.3. 베이지안 정리 = 148
 5.4. 뎀스터-쉐퍼 이론 = 153
 5.5. 퍼지 이론 = 160
  5.5.1. 퍼지 이론의 출현 = 160
  5.5.2. 퍼지 집합 = 160
  5.5.3. 퍼지 집합의 연산 = 166
  5.5.4. 퍼지 관계 = 172
  5.5.5. 퍼지 논리 = 175
  5.5.6. 퍼지 추론 = 181
  5.5.7. 퍼지 이론의 응용 분야 = 182
제6장 LISP 언어 = 185
 6.1. LISP 소개 = 186
 6.2. 기본 데이터 형태 = 186
 6.3. 리스트 처리 함수 = 191
 6.4. 술어 함수 = 194
 6.5. 함수의 정의 = 195
 6.6. 논리 함수 = 198
 6.7. 조건 함수 = 199
 6.8. 재귀적 구조 = 201
 6.9. PROG 함수 = 204
 6.10. 지역 변수와 전역 변수 = 205
 6.11. 사상 함수 = 206
 6.12. 람다 함수 = 208
제7장 Prolog 언어 = 211f
 7.1. Prolog 소개 = 212
 7.2. 구성 요소 = 212
  7.2.1. 상수 = 213
  7.2.2. 변수 = 214
  7.2.3. 구조 = 215
  7.2.4. 연산자 = 216
 7.3. 기본문 = 217
  7.3.1. 사실(fact) = 217
  7.3.2. 질문(question) = 218
  7.3.3. 규칙(rule) = 219
 7.4. 패턴 일치 = 220
 7.5. Prolog의 동작 = 221
 7.6. 백트랙킹 = 223
 7.7. 컷 = 225
 7.8. 재귀적 구조 = 226
 7.9. 리스트 = 228
  7.9.1. 리스트의 구성 및 표현 = 228
  7.9.2. 리스트의 기본 술어 = 229
 7.10. 내장 술어 = 232
  7.10.1. 항의 분류 = 232
  7.10.2. 입출력문 = 233
  7.10.3. 구성 요소의 접근 = 234
제8장 기계 학습 = 237
 8.1. 학습이란? = 238
 8.2. 암기 학습 = 240
 8.3. 지도에 의한 학습 = 242
 8.4. 문제 풀이 경험에 의한 학습 = 244
 8.5. 예제로부터의 학습 = 246
  8.5.1. Winston의 학습 프로그램 = 248
  8.5.2. 버전 공간 = 253
 8.6. 유추 = 260
제9장 전문가 시스템 = 265
 9.1. 전문가 시스템의 개요 = 266
 9.2. 지식 공학 = 268
 9.3. 전문가 시스템의 구조 = 269
  9.3.1. 지식 베이스 = 270
  9.3.2. 추론 기관 = 272
  9.3.3. 그 밖의 구성 요소 = 279
 9.4. 전문가 시스템과 관련된 인적 요소 = 280
 9.5. 전문가 시스템을 위한 개발 도구 = 283
 9.6. 전문가 시스템의 개발 과정 = 287
 9.7. 전문가 시스템의 개발 단계 = 290
 9.8. 전문가 시스템의 예 = 291
  9.8.1. MYCIN의 구조 = 291
  9.8.2. MYCIN의 진단 과정 = 294
  9.8.3. MYCIN의 평가 = 299
 9.9. 전문가 시스템의 활용 분야 = 300
제10장 에이전트 = 303
 10.1. 예이전트의 역사 = 304
 10.2. 에이전트의 정의 = 305
 10.3. 에이전트의 특성 = 306
 10.4. 에이전트의 종류 = 309
 10.5. 에이전트의 구조 = 310
 10.6. 에이전트 언어 = 313
 10.7. 에이전트의 응용 분야 및 미래 = 315
 10.8. 에이전트의 응용 사례 = 318
  10.8.1. 온라인 비교 쇼핑 에이전트 InfoEye = 318
  10.8.2. 가상 현실에서의 교육을 위한 에이전트 Steve = 320
제11장 컴퓨터 시각 = 325
 11.1. 컴퓨터 시각이란? = 326
  11.1.1. 화상 처리·패턴 인식과의 관계 = 328
 11.2. 초기 처리 = 329
  11.2.1. 컴퓨터 시각에서의 초기 처리와 그 역할 = 329
  11.2.2. 컴퓨터의 화상 기억법 = 330
  11.2.3. 국소 연산 = 336
  11.2.4. 에지 검출 = 342
  11.2.5. 영역 검출 = 345
 11.3. 블록 세계의 이해 = 349
  11.3.1. 블록의 세계 = 349
  11.3.2. 3면 정점의 블록 해석 = 350
  11.3.3. 그 외의 화제 = 358
 11.4. 구조 표현 = 361
  11.4.1. 화상 데이터의 구조화 = 361
  11.4.2. 2차원 평면 상의 구조 표현 = 363
  11.4.3. 일반 원통에 의한 표현 = 367
 11.5 컴퓨터 시각의 응용 분야 = 371
제12장 신경망 = 375
 12.1. 신경망의 역사 = 376
 12.2. 생물학적 신경망과 인공 신경망 = 377
  12.2.1. 생물학적 신경망 = 377
  12.2.2. 인공 신경망 = 379
 12.3. 신경망의 특징 = 388
 12.4. 신경망의 응용 분야 = 393
제13장 진화 알고리즘 = 397
 13.1. 생물의 유전과 진화의 원리 = 398
 13.2. 유전자 = 399
 13.3. 진화 알고리즘의 동작 = 400
  13.3.1. 개체의 표현 방법 = 403
  13.3.2. 적합도 함수 = 403
  13.3.3. 개체 선택법 = 404
  13.3.4. 유전 연산자 = 406
 13.4. 응용 문제 = 408
  13.4.1. 간단한 예제 = 408
  13.4.2. 제과업자의 문제 = 411
  13.4.3. 순회 세일즈맨 문제 = 415
 13.5. 진화 알고리즘의 특징과 응용 포인트 = 421
 13.6. 진화 알고리즘의 응용 분야 = 423
제14장 컴퓨터 게임 = 425
 14.1. 인공 지능의 등장과 역할 = 426
 14.2. 인공 지능의 적용 분야와 최적화 전략 = 427
  14.2.1. 인공 지능의 적용 분야 = 427
  14.2.2. 인공 지능 최적화 전략 = 435
 14.3. 인공 지능 구현 기술 = 438
  14.3.1. FSM과 FuSM = 438
  14.3.2. 결정트리 = 443
  14.3.3. 규칙기반시스템 = 444
  14.3.4. 영향력 분포도 기법 = 445
  14.3.5. 자원배정트리 = 447
 14.4. 응용 사례 = 449
  14.4.1. 게임 장르 = 449
  14.4.2. 장르별 응용 사례 = 452
 14.5. 최신 기술의 전망 = 456
  14.5.1. 신경망 = 456
  14.5.2. 인공 생명 = 457
  14.5.3. 인공 감정 = 458
  14.5.4. 유전자 알고리즘 = 459
  14.5.5. LOD = 461
찾아보기 = 463


New Arrivals Books in Related Fields

Cartwright, Hugh M. (2021)
한국소프트웨어기술인협회. 빅데이터전략연구소 (2021)