상세정보

이 책은 논리학, 확률, 연속수학과 지각, 추론, 학습, 동작, 그리고 초소형 전자기기부터 로봇 행성 탐사 차량에 이르기까지 모든 것을 포괄하는 인공지능 분야의 전 면모를 다루고 있다. 그중 이 책을 관통하는 주제인 지능적 에이전트라는 개념을 깊게 파헤치며, 인공지능의 여러 분야를 현대적 접근방식으로 조합한다.

책의 가장 큰 목표는 지난 50년간의 인공지능 연구와 수백 년간의 관련 연구에서 얻은 아이디어들을 독자에게 전달하는 것이다. 그만큼 이 책은 인공지능에 관한 한 가장 포괄적이고 통찰력 있는 책이다. 이 책은 합리적인 의사결정 패러다임을 위한 통합적인 관점을 제공하며, 주요 인공지능 알고리즘의 의사코드들을 포함하고 있다. 또한, 적절한 에이전트 설계를 위한 검색 기법이나 계획 수립, 지식 표현은 물론, 요즘 화두인 자연어 처리, 기계 학습, 로봇공학까지도 아우른다.

이 책은 논리학, 확률, 연속수학과 지각, 추론, 학습, 동작, 그리고 초소형 전자기기부터 로봇 행성 탐사 차량에 이르기까지 모든 것을 포괄하는 인공지능 분야의 전 면모를 다루고 있다. 그중 이 책을 관통하는 주제인 지능적 에이전트라는 개념을 깊게 파헤치며, 인공지능의 여러 분야를 현대적 접근방식으로 조합한다.

[출판사 서평]

110여 개국 1,300개 이상의 대학에서 교재로 쓰이는 인공지능 바이블!

이 책은 논리학, 확률, 연속수학과 지각, 추론, 학습, 동작, 그리고 초소형 전자기기부터 로봇 행성 탐사 차량에 이르기까지 모든 것을 포괄하는 인공지능 분야의 전 면모를 다루고 있다. 그중 이 책을 관통하는 주제인 지능적 에이전트라는 개념을 깊게 파헤치며, 인공지능의 여러 분야를 현대적 접근방식으로 조합한다.

특히, 제3판에서는 모든 주요 분야의 논법이 갱신됐다. 많은 내용이 세계의 표현 방식(원자적 표현과 분해된 표현, 구조적 표현)에 따른 새로운 조직화 원리에 맞게 갱신되었으며, 부분 관찰 가능 검색, 우발적 계획 수립, 계통적 계획 수립, 관계적 확률 모형과 및 1차 확률 모형, 기계 학습의 정칙화와 손실 함수, 핵 방법, 웹 검색 엔진, 정보 추출, 컴퓨터 시각과 로봇공학 같은 주제에 대한 중요하면서도 새로운 내용이 추가되었다. 또한, 새로운 연습문제 수백 개도 추가되었다.

이 책의 가장 큰 목표는 지난 50년간의 인공지능 연구와 수백 년간의 관련 연구에서 얻은 아이디어들을 독자에게 전달하는 것이다. 그만큼 이 책은 인공지능에 관한 한 가장 포괄적이고 통찰력 있는 책이다.

이 책은 합리적인 의사결정 패러다임을 위한 통합적인 관점을 제공하며, 주요 인공지능 알고리즘의 의사코드들을 포함하고 있다. 또한, 적절한 에이전트 설계를 위한 검색 기법이나 계획 수립, 지식 표현은 물론, 요즘 화두인 자연어 처리, 기계 학습, 로봇공학까지도 아우른다.

또한, 이 책은 기본적으로 대학 학부생용 강의 교재를 염두에 둔 것으로, 총 27장으로 되어 있다. 각 장은 대략 한 주 정도의 강의 분량으로 볼 수 있으며, 책 전체를 떼기가 부담스럽다면 강사와 학생의 관심사에 맞는 장들을 선택해서 한 학기 과정을 만드는 것도 가능하다.

여러분이 강사라면 이 책을 가르칠 수 있는 기쁨을, 학생이라면 이 책을 배울 수 있는 기쁨을 충분히 누릴 수 있기를 바란다.

정보제공 :

[1권]


CHAPTER 1 소개 1 
1.1 인공지능이란 무엇인가? 2 
1.2 인공지능의 기반 학문 6 
1.3 인공지능의 역사 20 
1.4 인공지능의 현재 수준 35 
1.5 요약 37 
연습문제 39 

CHAPTER 2 지능적 에이전트 43 
2.1 에이전트와 환경 44 
2.2 좋은 행동: 합리성 개념 46 
2.3 환경의 본성 51 
2.4 에이전트의 구조 58 
2.5 요약 73 
연습문제 76 

CHAPTER 3 검색을 통한 문제 해결 79 
3.1 문제 해결 에이전트 80 
3.2 문제의 예 86 
3.3 해답의 검색 92 
3.4 정보 없는 검색 전략 99 
3.5 정보 있는(발견법적) 검색 전략들 112 
3.6 발견법적 함수 124 
3.7 요약 131 
연습문제 138 

CHAPTER 4 고급 검색 기법 147 
4.1 국소 검색 알고리즘과 최적화 문제 148 
4.2 연속 공간의 국소 검색 158 
4.3 비결정론적 동작들을 수반한 검색 162 
4.4 부분 관찰 가능 환경의 검색 168 
4.5 온라인 검색 에이전트와 미지 환경 178 
4.6 요약 186 
연습문제 191 

CHAPTER 5 대항 검색 195 
5.1 게임 195 
5.2 게임의 최적 결정 198 
5.3 알파베타 가지치기 202 
5.4 불완전한 실시간 결정 207 
5.5 확률론적 게임 214 
5.6 부분 관찰 가능 게임 218 
5.7 최고 수준의 게임 플레이 프로그램들 224 
5.8 대안 접근방식들 227 
5.9 요약 229 
연습문제 237 

CHAPTER 6 제약 만족 문제 245 
6.1 제약 만족 문제의 정의 246 
6.2 제약 전파: CSP의 추리 252 
6.3 CSP를 위한 역추적 검색 260 
6.4 CSP를 위한 국소 검색 267 
6.5 문제의 구조 269 
6.6 요약 275 
연습문제 280 

CHAPTER 7 논리적 에이전트 285 
7.1 지식 기반 에이전트 286 
7.2 웜푸스 세계 288 
7.3 논리 292 
7.4 명제 논리: 아주 간단한 논리 296 
7.5 명제 정리 증명 303 
7.6 효과적인 명제 모형 점검 316 
7.7 명제 논리에 기초한 에이전트 322 
7.8 요약 333 
연습문제 340 

CHAPTER 8 1차 논리 347 
8.1 표현의 재고찰 348 
8.2 1차 논리의 구문과 의미론 353 
8.3 1차 논리의 활용 366 
8.4 1차 논리의 지식 공학 374 
8.5 요약 381 
연습문제 384 

CHAPTER 9 1차 논리의 추리 393 
9.1 명제 추리 대 1차 추리 394 
9.2 단일화와 승격 397 
9.3 전방 연쇄 403 
9.4 후방 연쇄 412 
9.5 분해 421 
9.6 요약 435 
연습문제 440 

CHAPTER 10 고전적 계획 수립 447 
10.1 고전적 계획 수립의 정의 448 
10.2 상태 공간 검색으로서의 계획 수립을 위한 알고리즘 455 
10.3 계획 수립 그래프 463 
10.4 그밖의 고전적 계획 수립 접근방식 472 
10.5 계획 수립 접근방식들의 분석 478 
10.6 요약 480 
연습문제 484 

CHAPTER 11 실세계에서의 계획 수립과 실행 489 
11.1 시간, 일정, 자원 490 
11.2 계통적 계획 수립 495 
11.3 비결정론적 정의역에서의 계획 수립과 실행 506 
11.4 다중 에이전트 계획 수립 518 
11.5 요약 525 
연습문제 531 

CHAPTER 12 지식 표현 533 
12.1 존재론 공학 534 
12.2 범주와 객체 536 
12.3 사건 544 
12.4 정신적 사건과 정신적 객체 550 
12.5 범주에 대한 추론 시스템 554 
12.6 기본 정보를 이용한 추론 560 
12.7 인터넷 쇼핑 세계 565 
12.8 요약 571 
연습문제 579 

찾아보기 587

[2권]

CHAPTER 13 불확실성의 정량화 1 
13.1 불확실성하에서의 행동 1 
13.2 기본적인 확률 표기법 6 
13.3 완전 결합 분포를 이용한 추리 14 
13.4 독립성 18 
13.5 베이즈 규칙과 그 용법 20 
13.6 웜푸스 세계의 재고찰 25 
13.7 요약 29 
연습문제 33 

CHAPTER 14 확률적 추론 39 
14.1 불확실한 정의역의 지식 표현 40 
14.2 베이즈망의 의미론 43 
14.3 조건부 확률분포의 효율적 표현 49 
14.4 베이즈망의 정확한 추리 54 
14.5 베이즈망의 근사적 추리 63 
14.6 관계적 확률 모형과 1차 확률 모형 74 
14.7 불확실한 추론에 대한 다른 접근방식들 82 
14.8 요약 89 
연습문제 97 

CHAPTER 15 시간에 따른 확률적 추론 105 
15.1 시간과 불확실성 106 
15.2 시간적 모형에서의 추리 111 
15.3 은닉 마르코프 모형 120 
15.4 칼만 필터 127 
15.5 동적 베이즈망 135 
15.6 다수의 객체를 추적 145 
15.7 요약 149 
연습문제 153 

CHAPTER 16 간단한 의사결정 159 
16.1 불확실성하에서의 믿음과 욕구의 결합 160 
16.2 효용이론의 기초 161 
16.3 효용 함수 165 
16.4 다중 특성 효용 함수 174 
16.5 의사결정망 179 
16.6 정보의 가치 182 
16.7 결정이론적 전문가 시스템 187 
16.8 요약 191 
연습문제 196 

CHAPTER 17 복잡한 의사결정 203 
17.1 순차적 의사결정 문제 204 
17.2 평가치 반복 211 
17.3 방침 반복 216 
17.4 부분 관찰 가능 MDP 218 
17.5 다중 에이전트 의사결정: 게임이론 228 
17.6 메커니즘 설계 244 
17.7 요약 251 
연습문제 256 

CHAPTER 18 견본을 통한 학습 261 
18.1 학습의 여러 형태 262 
18.2 감독 학습 264 
18.3 의사결정 트리의 학습 267 
18.4 최고의 가설의 평가와 선택 279 
18.5 학습 이론 286 
18.6 선형 모형을 이용한 회귀와 분류 291 
18.7 인공 신경망 302 
18.8 비매개변수적 모형 313 
18.9 지지 벡터 기계 321 
18.10 앙상블 학습 326 
18.11 실용적인 기계 학습 331 
18.12 요약 336 
연습문제 344 

CHAPTER 19 학습과 지식 349 
19.1 학습의 논리적 형식화 349 
19.2 학습에서의 지식 359 
19.3 설명 기반 학습 363 
19.4 유관성 정보를 이용한 학습 368 
19.5 귀납적 논리 프로그래밍 372 
19.6 요약 383 
연습문제 387 

CHAPTER 20 확률 모형의 학습 389 
20.1 통계적 학습 390 
20.2 완전 자료를 이용한 학습 393 
20.3 숨겨진 변수들이 있는 학습: EM 알고리즘 406 
20.4 요약 416 
연습문제 420 

CHAPTER 21 강화 학습 423 
21.1 소개 423 
21.2 수동 강화 학습 425 
21.3 능동 강화 학습 433 
21.4 강화 학습의 일반화 440 
21.5 방침 검색 443 
21.6 강화 학습의 응용 446 
21.7 요약 449 
연습문제 455 

CHAPTER 22 자연어 처리 457 
22.1 언어 모형 458 
22.2 텍스트 분류 463 
22.3 정보 조회 466 
22.4 정보 추출 473 
22.5 요약 485 
연습문제 489 

CHAPTER 23 자연어 의사소통 491 
23.1 구 구조 문법 492 
23.2 구문 분석(파싱) 496 
23.3 증강 문법과 의미론적 해석 502 
23.4 기계 번역 513 
23.5 음성 인식 520 
23.6 요약 527 
연습문제 533 

CHAPTER 24 지각 539 
24.1 영상 형성 541 
24.2 초기 영상 처리 연산들 547 
24.3 겉보기를 이용한 물체 인식 555 
24.4 3차원 세계의 재구축 560 
24.5 구조적 정보로부터 물체 인식 572 
24.6 시각의 활용 576 
24.7 요약 581 
연습문제 586 

CHAPTER 25 로봇공학 589 
25.1 소개 589 
25.2 로봇 하드웨어 592 
25.3 로봇 지각 598 
25.4 운동 계획의 수립 606 
25.5 불확실한 운동의 계획 614 
25.6 운동의 실행 618 
25.7 로봇공학 소프트웨어 구조 625 
25.8 응용 영역들 628 
25.9 요약 632 
연습문제 638 

CHAPTER 26 철학적 토대 645 
26.1 약 인공지능: 기계가 지능적으로 행동할 수 있는가? 646 
26.2 강 인공지능: 기계가 정말로 생각할 수 있는가? 653 
26.3 인공지능 개발의 윤리와 위험 662 
26.4 요약 670 
연습문제 674 

CHAPTER 27 인공지능의 현재와 미래 677 
27.1 에이전트의 구성요소들 678 
27.2 에이전트 아키텍처 681 
27.3 인공지능 연구의 올바른 방향 683 
27.4 인공지능이 정말로 성공한다면? 685 

APPENDIX A 수학적 배경 687 
A.1 복잡도 분석과 O() 표기법 687 
A.2 벡터, 행렬, 선형 대수 690 
A.3 확률분포 692 

APPENDIX B 언어와 알고리즘에 관해 697 
B.1 BNF를 이용한 언어의 정의 697 
B.2 알고리즘 서술에 쓰이는 의사코드 698 
B.3 온라인 도움말 700 

참고문헌 701 
찾아보기 749