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인공지능 : 이론 및 실제 (Loan 31 times)

Material type
단행본
Personal Author
양기철
Title Statement
인공지능 : 이론 및 실제 = Artificial intelligence : theory and practice / 양기철 지음
Publication, Distribution, etc
서울 :   홍릉과학출판사,   2014  
Physical Medium
vii, 406 p. : 삽화, 도표 ; 26 cm
ISBN
9791156003212
Bibliography, Etc. Note
참고문헌(p. 389-398)과 색인수록
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No. Location Call Number Accession No. Availability Due Date Make a Reservation Service
No. 1 Location Main Library/Monographs(3F)/ Call Number 006.3 2014z2 Accession No. 111785690 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
No. 2 Location Science & Engineering Library/Sci-Info(Stacks1)/ Call Number 006.3 2014z2 Accession No. 121231648 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
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No. 1 Location Science & Engineering Library/Sci-Info(Stacks1)/ Call Number 006.3 2014z2 Accession No. 121231648 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M

Contents information

Author Introduction

양기철(지은이)

미국 University of Iowa 석사 미국 University of Missouri 박사 스위스 University of Zurich 방문연구 영국 Heriot-Watt University 객원교수 현, 목포대학교 교수

Information Provided By: : Aladin

Table of Contents

목차
1장 인공지능의 소개 = 1
 1.1 인공지능이란? = 1
 1.2 인공지능과 자연지능 = 4
 1.3 인공지능 시스템과 일반 컴퓨터 시스템 = 5
 1.4 인공지능의 간단한 역사 = 7
 1.5 인공지능의 응용분야 = 9
2장 LISP = 17
 2.1 LISP의 장점과 적용분야 = 18
 2.2 LISP 데이터 = 19
 2.3 LISP에서의 계산 = 21
 2.4 기본적인 LISP의 함수들 = 24
 2.5 새로운 함수 만들기 = 35
 2.6 그 밖의 함수들 = 44
 2.7 입력과 출력 = 54
 2.8 디버깅 = 64
3장 지식표현 = 75
 3.1 형식적 지식표현의 필요성 = 75
 3.2 지식표현 기법 = 75
4장 탐색 = 97
 4.1 무정보 탐색 기법 = 98
 4.2 휴리스틱 탐색 기법 = 105
 4.3 게임과 탐색 = 118
 4.4 탐색 프로그램 구현 = 122
5장 논리와 자동논증 = 127
 5.1 명제논리 = 127
 5.2 술어논리 = 130
 5.3 자동논증 = 139
6장 불확실성 = 155
 6.1 불확실성 = 155
 6.2 확률 = 157
 6.3 확신인자 = 161
 6.4 퍼지 집합 이론 = 165
7장 전문가 시스템 = 187
 7.1 전문가 시스템의 간단한 역사 = 188
 7.2 전문가 시스템의 구조 = 191
 7.3 추론엔진 = 192
 7.4 전문가 시스템의 개발절차 = 196
 7.5 전문가 시스템의 실행 예 = 203
 7.6 전문가 시스템의 특성 및 개발 도구 = 206
8장 계획수립 = 213
 8.1 계획과 상자 쌓기 = 213
 8.2 STRIPS = 222
 8.3 계층적 계획수립 = 231
9장 기계학습 = 239
 9.1 기계학습에 관련된 요소 = 240
 9.2 귀납적 학습의 예 = 242
 9.3 일반화와 개념 공간 = 244
 9.4 버전공간 탐색 = 246
 9.5 ID3 알고리즘 = 249
 9.6 귀납적 편향 = 252
 9.7 설명기반 학습 = 253
 9.8 유추에 의한 학습 = 255
 9.9 비지도 학습 = 257
 9.10 강화 학습 = 263
 9.11 인공 신경망 = 265
 9.12 유전 알고리즘과 유전 프로그래밍 = 275
10장 자연어 처리 = 287
 10.1 자연어 처리의 응용분야 = 288
 10.2 관련지식 및 처리절차 = 291
 10.3 구문분석 = 293
 10.4 의미분석 = 308
 10.5 상황분석 = 309
 10.6 자연어 생성 = 311
 10.7 음성인식 = 313
11장 컴퓨터 시각 = 319
 11.1 영상 획득 = 320
 11.2 영상 처리 = 323
 11.3 영상 분석 = 326
 11.4 영상 이해 = 332
 11.5 컴퓨터 시각의 응용 = 336
12장 에이전트와 로봇 = 345
 12.1 소프트웨어 에이전트 = 346
 12.2 로봇 = 354
13장 시맨틱 웹 = 369
 13.1 시맨틱 웹이란 무엇인가? = 369
 13.2 시맨틱 웹의 구조 = 372
 13.3 시맨틱 웹 개발 도구 = 380
 13.4 시맨틱 웹 응용 분야 및 관련 연구 = 384
참고문헌 = 389
찾아보기 = 399

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