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인공지능 개론

인공지능 개론 (177회 대출)

자료유형
단행본
개인저자
Negnevitsky, Michael 김용혁, 역
서명 / 저자사항
인공지능 개론 / 마이클 네그네빗스키 지음 ; 김용혁 옮김
발행사항
서울 :   한빛미디어,   2009   (2013)   (4쇄 2017)  
형태사항
481 p. : 삽화 ; 24 cm
총서사항
(IT cookbook) 한빛교재시리즈 ;110
원표제
Artificial intelligence : a guide to intelligent systems (2nd ed.)
ISBN
9788979147070 9788998756451
일반주기
10가지 실생활 예제로 풀어가는 인공지능 실용 입문서  
부록: 용어해설  
서지주기
참고문헌과 색인수록
일반주제명
Expert systems (Computer science) Artificial intelligence
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No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 006.3 2009z2 등록번호 121200924 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 2 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 006.3 2009z2 등록번호 121200925 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 3 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 006.3 2009z2 등록번호 121230502 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 4 소장처 의학도서관/자료실(3층)/ 청구기호 006.3 2009z2 등록번호 131052778 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 5 소장처 세종학술정보원/과학기술실/ 청구기호 006.3 2009z2 등록번호 151284029 도서상태 대출중 반납예정일 2020-06-01 예약 서비스 M
No. 6 소장처 세종학술정보원/과학기술실/ 청구기호 006.3 2009z2 등록번호 151293391 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 M
No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 006.3 2009z2 등록번호 121200924 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 2 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 006.3 2009z2 등록번호 121200925 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 3 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 006.3 2009z2 등록번호 121230502 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
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No. 1 소장처 의학도서관/자료실(3층)/ 청구기호 006.3 2009z2 등록번호 131052778 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
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No. 1 소장처 세종학술정보원/과학기술실/ 청구기호 006.3 2009z2 등록번호 151284029 도서상태 대출중 반납예정일 2020-06-01 예약 서비스 M
No. 2 소장처 세종학술정보원/과학기술실/ 청구기호 006.3 2009z2 등록번호 151293391 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 M

컨텐츠정보

책소개

8가지 인공지능 시스템 유형과 실생활 예제로 배우는 인공지능의 개념과 응용

인공지능 및 패턴인식을 학습하는 전기·전자·기계·컴퓨터 관련학과 학부생과 대학원생을 대상으로 한다. 인공지능에 대한 지적 호기심을 충족시킬 수 있는 다양한 이론과 예제를 다룬 입문서다. 인공지능을 이해하는 데 필요한 확률·집합론 등의 수학 이론부터 인공지능 논리와 실생활 예제까지 전반적인 내용을 다룬다. 현실에서 접할 수 있는 다양한 실생활 예제를 통해 인공지능 시스템들의 원리와 특징을 알아보고 해결 과정을 살펴본다.

1장 : 지능의 의미 | 인공지능의 역사
2장 : 지식의 개념 | 전문가 시스템 | 규칙기반 전문가 시스템 | 논증 규칙기반 전문가 시스템
3장 : 불확실성의 개념과 기본 확률 이론 | 베이즈 추론과 증거 축적 | 확신도 이론과 증거 추론
4장 : 퍼지 집합론 | 언어 변수 | 퍼지 규칙과 추론 | 퍼지 전문가 시스템
5장 : 프레임 | 프레임기반 시스템에서의 상속 | 메소드와 데몬 | 프레임과 규칙의 상호 작용
6장 : 뉴런 | 퍼셉트론 | 다층 신경망 | 홉필드 신경망 | 양방향 연상 메모리 | 자기조직 신경망
7장 : 진화 | 유전 알고리즘 | 진화 전략 | 유전 프로그래밍
8장 : 신경망 전문가 시스템 | 뉴로-퍼지 시스템 | 적응형 뉴로-퍼지 추론 시스템 | 진화 신경망 | 퍼지 진화 시스템
9장 : 지식 공학 | 전문가 시스템 | 퍼지 전문가 시스템 | 인공 신경망 | 유전 알고리즘 | 하이브리드 지능 시스템 | 데이터 마이닝과 지식 발견


정보제공 : Aladin

저자소개

마이클 네그네빗스키(지은이)

호주에 있는 태즈메이니아 대학교의 전기공학과 컴퓨터과학 분야 교수로 재직 중이다. 이 책은 그가 학생들을 가르치면서 엮은 것으로, 각각의 예제는 여러 대학교(마그데부르크대학교(독일), 히로시마 대학교(일본), 보스턴대학교와 로체스터 공과대학교(미국))의 단기 강좌에 소개하여 다양한 검증을 마쳤다. 전기공학자로서 전기공학 분야와 인공지능, 소프트 컴퓨팅에 관심이 많다. 연구 분야는 전자 분야의 지능 시스템과 응용 프로그램 그리고 공정 제어와 환경 공학이다. 지금까지 유명 저널을 비롯한 다수의 저널에 연구 활동으로 얻은 연구결과를 250여 건 발표했다. 발명품에 대한 특허권 4건과 2권의 저서가 있다.

김용혁(옮긴이)

서울대학교 전산학과 학사를 거쳐 서울대학교 컴퓨터공학부에서 석사와 박사 학위를 취득하였다. 서울대학교 기계항공공학부, 전기컴퓨터공학부, 수리과학부의 BK21 박사후연구원을 지냈고, 서울대학교 반도체공동연구소 연구원, (주)다음커뮤니케이션 연구원을 거쳐 광운대학교 컴퓨터소프트웨어학과 부교수로 재직 중이다. '인공지능 기법을 이용한 기상 예측'을 연구 주제로 국립기상연구소에서 방문연구원을 지냈다. 현재 '최적화 및 지식공학' 연구실을 운영하고 있으며, 연구 관심사는 최적화 알고리즘의 설계/분석, 조합최적화, 진화연산, 데이터마이닝, 기계학습 등이다. 국제 저널과 국제 학술대회지에 70여 편의 논문을 발표했다.

정보제공 : Aladin

목차

목차
역자 머리말 = 4
추천사 = 5
저자 머리말 = 6
강의 계획표 = 9
워밍업 = 12
학습 로드맵 = 12
강의보조자료와 참고자료 = 14
Chapter 01 지식기반 지능형 시스템 개론
 01 지능형 기계가 할 수 있는 것 = 22
 02 '암흑기'에서 지식기반 시스템에 이르는 AI의 역사 = 26
 03 요약 = 40
 연습문제 = 44
 참고문헌 = 45
Chapter 02 규칙기반 전문가 시스템
 01 지식이란 무엇인가? = 50
 02 지식 표현 기법으로써의 규칙 = 51
 03 전문가 시스템 개발팀의 주요 구성원 = 54
 04 규칙기반 전문가 시스템의 구조 = 56
 05 전문가 시스템의 기본적인 특성 = 60
 06 순방향 연결과 역방향 연결 추론 기법 = 62
 07 MEDIA ADVISOR: 논증 규칙기반 전문가 시스템 = 68
 08 충돌 해법 = 77
 09 규칙기반 전문가 시스템의 장점과 단점 = 81
 10 요약 = 83
 연습문제 = 85
 참고문헌 = 86
Chapter 03 규칙기반 전문가 시스템에서 불확실성 다루기
 01 불확실성이란? = 88 
 02 기본 확률 이론 = 90
 03 베이즈 추론 = 95
 04 FORECAST: 베이즈 증거 축적 = 99
 05 베이즈 방법의 치우침(bias) = 108
 06 확신도 이론과 증거 추론 = 111
 07 FORECAST: 확신도의 응용 사례 = 118
 08 베이즈 추론과 확신도의 비교 = 121
 09 요약 = 122
 연습문제 = 124
 참고문헌 = 125
Chapter 04 퍼지 전문가 시스템
 01 퍼지 사고란? = 128
 02 퍼지 집합 = 130
 03 언어 변수와 헤지 = 136
 04 퍼지 집합 연산 = 141
 05 퍼지 규칙 = 146
 06 퍼지 추론 = 150
 07 퍼지 전문가 시스템 구축 = 160
 08 요약 = 171
 연습문제 = 173
 참고문헌 = 174
Chapter 05 프레임기반 전문가 시스템
 01 프레임이란 무엇인가? = 178
 02 지식 표현 기법으로서의 프레임 = 180
 03 프레임기반 시스템에서의 상속 = 186
 04 메소드와 데몬 = 190
 05 프레임과 규칙의 상호 작용 = 195
 06 Buy Smart: 프레임기반 전문가 시스템 = 198
 07 요약 = 212
 연습문제 = 214
 참고문헌 = 215
Chapter 06 인공 신경망
 01 뇌는 어떻게 동작하는가? = 218
 02 단순한 계산 요소로서의 뉴런 = 222
 03 퍼셉트론 = 224
 04 다층 신경망 = 230
 05 다층 신경망에서의 가속 학습 = 242
 06 홉필드 신경망 = 246
 07 양방향 연상 메모리 = 255
 08 자기조직 신경망 = 260
 09 요약 = 274
 연습문제 = 278
 참고문헌 = 279
Chapter 07 진화 연산
 01 진화는 지능적인가? = 284
 02 자연의 진화 흉내 내기 = 284
 03 유전 알고리즘 = 287
 04 유전 알고리즘의 작동 원리 = 298
 05 사례 연구: 유전 알고리즘으로 푸는 정비 스케줄링 = 302
 06 진화 전략 = 310
 07 유전 프로그래밍 = 313
 08 요약 = 323
 연습문제 = 325
 참고문헌 = 326
Chapter 08 하이브리드 지능 시스템
 01 독일 기술과 이탈리아 사랑을 어떻게 결합할까? = 330
 02 신경망 전문가 시스템 = 332
 03 뉴로-퍼지 시스템 = 341
 04 ANFIS: 적응형 뉴로-퍼지 추론 시스템 = 350
 05 진화 신경망 = 361
 06 퍼지 진화 시스템 = 366
 07 요약 = 373
 연습문제 = 375
 참고문헌 = 376
 [현장의 목소리] 게임에서의 인공지능 = 378
Chapter 09 지식 공학과 데이터 마이닝
 01 지식 공학이란? = 382
 02 전문가 시스템은 어떤 문제를 해결할 수 있을까? = 389
 03 퍼지 전문가 시스템은 어떤 문제를 해결할 수 있을까? = 400
 04 인공 신경망은 어떤 문제를 해결할 수 있을까? = 407
 05 유전 알고리즘은 어떤 문제를 해결할 수 있을까? = 420
 06 하이브리드 지능 시스템은 어떤 문제를 해결할 수 있을까? = 425
 07 데이터 마이닝과 지식 발견 = 436
 08 요약 = 448
 연습문제 = 451
 참고문헌 = 452
Appendix 용어해설 = 455
찾아보기 = 477

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