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인공지능 개론

원제 : ARTIFICIAL INTELLIGENCE, 2ND ED
소득공제

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    출판사 서평

    10가지 실상활 예제로 풀어가는 인공지능 실용 입문서

    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.

    주요 내용
    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

    목차

    Chapter 01 지식기반 지능형 시스템 개론
    01_지능형 기계가 할 수 있는 것
    02_'암흑기'에서 지식기반 시스템에 이르는 AI의 역사
    03_요약
    연습문제
    참고문헌
    핵심용어

    Chapter 02 규칙기반 전문가 시스템
    01_지식이란 무엇인가?
    02_지식 표현 기법으로써의 규칙
    03_전문가 시스템 개발팀의 주요 구성원
    04_규칙기반 전문가 시스템의 구조
    05_전문가 시스템의 기본적인 특성
    06_순방향 연결과 역방향 연결 추론 기법
    07_MEDIA ADVISOR: 논증 규칙기반 전문가 시스템
    08_충돌 해법
    09_규칙기반 전문가 시스템의 장점과 단점
    10_요약
    연습문제
    참고문헌

    Chapter 03 규칙기반 전문가 시스템에서 불확실성 다루기
    01_불확실성이란?
    02_기본 확률 이론
    03_베이즈 추론
    04_FORECAST: 베이즈 증거 축적
    05_베이즈 방법의 치우침(bias)
    06_확신도 이론과 증거 추론
    07_FORECAST: 확신도의 응용 사례
    08_베이즈 추론과 확신도의 비교
    09_요약
    연습문제
    참고문헌

    Chapter 04 퍼지 전문가 시스템
    01_퍼지 사고란?
    02_퍼지 집합
    03_언어 변수와 헤지
    04_퍼지 집합 연산
    05_퍼지 규칙
    06_퍼지 추론
    07_퍼지 전문가 시스템 구축
    08_요약
    연습문제
    참고문헌
    연습문제
    핵심용어

    Chapter 05 프레임기반 전문가 시스템
    01 프레임이란 무엇인가?
    02 지식 표현 기법으로서의 프레임
    03 프레임기반 시스템에서의 상속
    04 메소드와 데몬
    05 프레임과 규칙의 상호 작용
    06 Buy Smart: 프레임기반 전문가 시스템
    07 요약
    연습문제
    참고문헌

    Chapter 06 인공 신경망
    01_뇌는 어떻게 동작하는가?
    02_단순한 계산 요소로서의 뉴런
    03_퍼셉트론
    04_다층 신경망
    05_다층 신경망에서의 가속 학습
    06_홉필드 신경망
    07_양방향 연상 메모리
    08_자기조직 신경망
    09_요약
    연습문제
    참고문헌

    Chapter 07 진화 연산
    01_진화는 지능적인가?
    02_자연의 진화 흉내 내기
    03_유전 알고리즘
    04_유전 알고리즘의 작동 원리
    05_사례 연구: 유전 알고리즘으로 푸는 정비 스케줄링
    06_진화 전략
    07_유전 프로그래밍
    08_요약
    연습문제
    참고문헌

    Chapter 08 하이브리드 지능 시스템
    01_독일 기술과 이탈리아 사랑을 어떻게 결합할까?
    02_신경망 전문가 시스템
    03_뉴로-퍼지 시스템
    04_ANFIS: 적응형 뉴로-퍼지 추론 시스템
    05_진화 신경망
    06_퍼지 진화 시스템
    07_요약
    연습문제
    참고문헌

    Chapter 09 지식 공학과 데이터 마이닝
    01_지식 공학이란?
    02_전문가 시스템은 어떤 문제를 해결할 수 있을까?
    03_퍼지 전문가 시스템은 어떤 문제를 해결할 수 있을까?
    04_인공 신경망은 어떤 문제를 해결할 수 있을까?
    05_유전 알고리즘은 어떤 문제를 해결할 수 있을까?
    06_하이브리드 지능 시스템은 어떤 문제를 해결할 수 있을까?
    07_데이터 마이닝과 지식 발견
    08_요약
    연습문제
    참고문헌

    Appendix
    용어해설
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    저자소개

    마이클 네그네빗스키 [저] 신작알림 SMS신청 작가DB보기
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    출간도서 0종
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    호주에 있는 태즈메이니아 대학교의 전기공학과 컴퓨터과학 분야 교수로 재직 중이다. 이 책은 그가 학생들을 가르치면서 엮은 도서로, 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 발표

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    서울대학교 전산학과에서 이학사를, 컴퓨터공학부에서 석사와 박사 학위를 취득했다. 기계항공공학부, 전기 컴퓨터공학부, 수리과학부에서 BK21 박사 후 연구를 하였다. 서울대학교 반도체공동연구소 연구원, (주)다음 커뮤니케이션 연구원을 거쳤다. 2007년 3월부터 광운대학교 컴퓨터소프트웨어학과 조교수로 재직 중이며'최적화 및 지식공학 연구실'을 운영하고 있다. 주 관심사는 최적화 알고리즘의 설계/분석, 진화 연산, 데이터 마이닝, 지식 공학, 조합 최적화 등이다. 지금까지 국제 저널과 국제 학술대회지에 50여 편의 논문을 발표했다.

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