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인공지능 = 3개정판

인공지능 = 3개정판 (Loan 1 times)

Material type
단행본
Personal Author
이광형, 1954- 이병래, 李炳來, 1963-, 저
Title Statement
인공지능 = Artificial intelligence / 이광형, 이병래 공저
판사항
3개정판
Publication, Distribution, etc
서울 :   한국방송통신대학교출판문화원,   2018   (2019 2쇄)  
Physical Medium
viii, 329 p. : 삽화, 도표 ; 25 cm
ISBN
9788920030215
General Note
색인수록  
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Holdings Information

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 2018z25 Accession No. 121255075 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M

Contents information

Book Introduction

o 방송통신대학교 대학교재 구매 전 참고 사항

- 워크북은 기본교재의 별책부록으로 별도 판매 불가하며, 워크북 없이 교환/반품 또한 불가합니다.
- 2018학년도 1학기부터 재사용 과목의 교재는 오탈자 수정판 출간을 하지 않으므로 출판문화원 홈페이지 또는 방송대 해당 학과 홈페이지에 게시하는 정오표를 반드시 확인하고, 파일을 다운받아 활용하시기 바랍니다.
정오표 바로가기 : http://press.knou.ac.kr/customer/common/errataList.do
- 방송대 교과목 특성상 내용 개편이 있을 수 있습니다.

인공지능이란 컴퓨터에게 인간이 가지고 있는 고유한 능력인 지능적인 문제해결 능력을 부여하기 위한 제반 학문 분야를 통칭하는 것이다. 컴퓨터는 대량의 데이터를 저장하고 고속으로 연산을 수행하는 매우 뛰어난 성능을 바탕으로 많은 응용 분야에서 핵심적인 역할을 담당하고 있다. 그러나 스스로 문제를 판단하고 풍부한 지식을 이용하여 새로운 문제에 대응하며 창의적인 문제해결 방법을 제시하거나 창작하는 인간의 고유한 능력을 컴퓨터로 구현하는 것은 여전히
도전해야 할 과제가 산적한 문제이다. 이 책에서는 인공지능의 기본적인 이론과 활용 영역에 대하여 다룬다. 문제풀이 방식, 지식의 표현 및 사용, 퍼지이론 등의 기본적 이론과 더불어 기계학습, 패턴인식, 신경회로망 및 심층학습에 이르는 최근의 인공지능 경향을 살펴볼 수 있도록 하였다. 이 책을 통해 인공지능에 대한 기본적인 이해와
미래의 활용에 대한 가능성을 인식할 수 있을 것이다.


Information Provided By: : Aladin

Author Introduction

이병래(지은이)

o 연세대학교 공과대학 전자공학과 졸업(공학사) o 연세대학교 대학원 전자공학과 졸업(공학석사, 공학박사) o 미국 North Carolina State Univ. 방문교수 현재: 한국방송통신대학교 컴퓨터과학과 교수

이광형(지은이)

KAIST 바이오뇌공학과 겸 문술미래전략대학원 교수는 2001년에 KAIST에 바이오뇌공학과의 설립을 제안하고 설득하는 과정에서 미래학의 필요성을 느끼게 되었다. 체계적인 미래예측 방법론을 이용하여 함께 미래를 바라본다면 서로의 소통이 더욱 수월해질 것이라고 생각했기 때문이다. 2013년 KAIST에 문술미래전략대학원을 설립하며 본격적으로 미래학을 연구하고 교육하기 시작하였다. 2014년 국회에 “미래전략 최고위과정”을 개설하여 국회의원들을 2년 동안 교육하였고, 2015년부터는 세종시에 “국가미래전략 고위과정”을 개설하여 공무원들을 가르치고 있다. 2015년 이후로 매주 서울시청(시민청)에서 “국가미래전략 토론회”를 진행해 오고 있으며, 이 내용을 정리하여 매년 『대한민국 국가미래전략』 단행본으로 발행하고 있다. 사단법인 미래학회 회장으로서 대한민국의 대표적인 미래 연구자들과 함께 미래변화 및 미래전략에 관한 학술 연구활동을 꾸준히 하고 있으며, 주요 연구 분야는 인공지능, 퍼지이론, 바이오정보, 미래예측 등이다.

Information Provided By: : Aladin

Table of Contents

제1장 인공지능의 개요
1.1 생각하는 컴퓨터
1.2 인공지능의 역사
1.3 인간과 지능
1.4 인공지능 시스템
1.5 학습하는 인공지능의 필요성
1.6 지능형 에이전트
1.7 에이전트의 응용

제2장 문제풀이
2.1 인공지능과 문제
2.2 문제의 표현
2.3 문제표현의 예: 물병문제
2.4 문제표현의 예: 외판원문제
2.5 문제표현의 예: 하노이 탑 문제
2.6 상태공간 탐색에 의한 문제풀이
2.7 문제축소에 의한 문제풀이

제3장 탐색에 의한 문제풀이
3.1 그래프 탐색과정
3.2 맹목적 탐색방법
3.3 경험적 탐색방법

제4장 게임트리
4.1 게임
4.2 최대최소 탐색
4.3 몬테카를로 트리 탐색

제5장 지식과 인공지능
5.1 지식이란 무엇인가?
5.2 지식의 표현과 그 구조
5.3 논리를 이용한 지식표현
5.4 규칙을 이용한 지식표현
5.5 시맨틱 네트를 이용한 지식표현
5.6 프레임을 이용한 지식표현
5.7 전문가 시스템

제6장 논리에 의한 지식표현
6.1 논리학이란 무엇인가?
6.2 명제와 진리표
6.3 명제논리
6.4 조건명제
6.5 명제논리식의 표현
6.6 항진식과 연역
6.7 술어논리
6.8 도출연역

제7장 퍼지이론
7.1 퍼지이론
7.2 퍼지집합
7.3 퍼지집합의 연산
7.4 퍼지논리
7.5 퍼지추론

제8장 컴퓨터 시각과 패턴인식
8.1 컴퓨터 시각 시스템의 개요
8.2 디지털 영상
8.3 전처리
8.4 영상분할
8.5 정규화
8.6 영상의 표현
8.7 식별

제9장 기계학습
9.1 학습이란 무엇인가?
9.2 기계적 학습
9.3 귀납적 학습
9.4 결정트리 학습
9.5 선형회귀
9.6 로지스틱 회귀
9.7 군집화

제10장 신경회로망
10.1 신경회로망
10.2 퍼셉트론 학습
10.3 오차역전파 모델
10.4 자기조직화 지도 및 LVQ

제11장 심층학습
11.1 심층 신경망
11.2 심층 신뢰망
11.3 합성곱 신경망
11.4 과적합 문제의 개선
11.5 심층학습을 위한 도구

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