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책소개

이 책은 전산 및 전기, 전자공학 관련 학생들뿐만 아니라 이 분야에 관심을 가지고 있는 기타 학부과정의 고학년생과 대학원 석사과정 학생들을 대상으로 인공지능의 기초와 활용법에 대해 집필하였다. 탐색이나 인공신경망을 비롯하여 최근에 관심을 끌고 있는 지능형 에이전트의 문제까지 다양하게 포함하고 있으며, 각 단원들을 독립적으로 기술하여 독자가 부담없이 관심있는 부분만을 선택적으로 학습할 수 있도록 하였다.

많은 예제를 포함시켰으며, 근래에 와서 인공지능 연구 및 활용 방향이 통합적으로 흐르고 있음을 주목하여 소개된 기본 개념과 원리를 다른 분야에 활용할 수 있는 방안을 제시하고자 노력하였다.

목차

1장 서론
1.1 인공지능의 정의
1.2 인공지능의 범주
1.3 인공지능을 위한 지식
1.4 인공지능의 역사적 배경
1.5 인공지능의 활용 영역과 이 책의 구성
참고문헌

2장 탐색
2.1 문제해결
2.2 기본적 탐색기법
2.3 휴리스틱 탐색기법
2.4 게임을 위한 탐색
2.5 제약조건 만족 문제
2.6 탐색기법의 활용
참고문헌

3장 지식 표현과 논리
3.1 논리
3.2 비교흡수 및 부정
3.3 제약조건 만족
3.4 의미망
3.5 프레임
3.6 규칙
3.7 객체 지향 개념
3.8 지식 표현 이슈
참고문헌

4장 불확실성
4.1 불확실성의 요인
4.2 불확실한 상황하에서의 추론 : 비단조 추론
4.3 사실 유지 시스템
4.4 확률에 기초한 추론
4.5 활용
참고문헌

5장 퍼지 이론
5.1 퍼지이론의 개요와 역사
5.2 퍼지 집합
5.3 퍼지관계
5.4 퍼지 수
5.5 퍼지 추론
5.6 퍼지 이론의 응용
참고문헌

6장 전문가 시스템
6.1 전문가 시스템
6.2 전문가 시스템 구축 언어
6.3 전문가 시스템 구축과정
6.4 전문가 시스템 활용
6.5 지식베이스 구성과 표현
6.6 지식베이스에 적용된 추론기법
6.7 전문가 시스템의 전문성 유지
6.8 지식 공유 모델
참고문헌

7장 계획과 문제풀이
7.1 계획과 문제풀이
7.2 비계층적 계획과 계층적 계획의 비교
7.3 비계층적 계획
7.4 계층적 계획
7.5 기타 계획 시스템
참고문헌

8장 기계 학습
8.1 기계 학습의 개요
8.2 암기 학습
8.3 지도에 의한 학습
8.4 유추에 의한 학습
8.5 예를 통한 학습
8.6 관찰을 통한 학습
참고문헌

9장 신경회로망
9.1 신경회로망의 개요
9.2 신경회로망의 역사
9.3 신경회로망의 정의 및 특성
9.4 신경회로망 모델들
9.5 유전 알고리즘
9.6 신경회로망의 응용
참고문헌

10장 시각
10.1 영상의 획득
10.2 영상의 기초적 처리
10.3 특징의 추출
10.4 형태의 인식
10.5 3차원 시각
10.6 컴퓨터 시각기술의 활용
참고문헌

11장 자연언어의 처리
11.1 자연언어 처리를 위한 지식
11.2 자연언어 표현을 위한 문법
11.3 자연언어의 이해
11.4 자연언어의 생성
11.5 자연언어 처리의 응용예
참고문헌

12장 지능형 에이전트
12.1 지능형 에이전트의 개요
12.2 지능형 에이전트의 정의와 성질
12.3 에이전트의 역사
12.4 지능형 에인전트 분류
12.5 멀티에이전트 시스템
12.6 에이전트 응용
참고문헌

부록: 인공지능 언어 LISP