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[정오표 안내 링크]
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출판사 서평

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.

목차

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

저자소개

생년월일 -
출생지 -
출간도서 9종
판매수 1,407권

서울대학교 공과대학 산업공학과를 졸업하고 카이스트 산업공학과 석사, 프랑스 응용과학원(INSA) 전산학 석박사 학위를 받았다. 현재는 카이스트(KAIST) 미래전략대학원장으로 있으며, 국가과학기술위원회 정책조정위원장, 국가지식재산위원회 전문위원, 한국과학기술정책연구회장, 미래창조과학부 X연구 추진위원회 위원장 등으로 활동하고 있다.

생년월일 -
출생지 -
출간도서 0종
판매수 0권

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

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