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8가지 인공지능 시스템 유형과 실생활 예제로 배우는 인공지능의 개념과 응용

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.

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

정보제공 :

목차
역자 머리말 = 4
추천사 = 5
저자 머리말 = 6
강의 계획표 = 9
워밍업 = 12
학습 로드맵 = 12
강의보조자료와 참고자료 = 14
Chapter 01 지식기반 지능형 시스템 개론
 01 지능형 기계가 할 수 있는 것 = 22
 02 '암흑기'에서 지식기반 시스템에 이르는 AI의 역사 = 26
 03 요약 = 40
 연습문제 = 44
 참고문헌 = 45
Chapter 02 규칙기반 전문가 시스템
 01 지식이란 무엇인가? = 50
 02 지식 표현 기법으로써의 규칙 = 51
 03 전문가 시스템 개발팀의 주요 구성원 = 54
 04 규칙기반 전문가 시스템의 구조 = 56
 05 전문가 시스템의 기본적인 특성 = 60
 06 순방향 연결과 역방향 연결 추론 기법 = 62
 07 MEDIA ADVISOR: 논증 규칙기반 전문가 시스템 = 68
 08 충돌 해법 = 77
 09 규칙기반 전문가 시스템의 장점과 단점 = 81
 10 요약 = 83
 연습문제 = 85
 참고문헌 = 86
Chapter 03 규칙기반 전문가 시스템에서 불확실성 다루기
 01 불확실성이란? = 88 
 02 기본 확률 이론 = 90
 03 베이즈 추론 = 95
 04 FORECAST: 베이즈 증거 축적 = 99
 05 베이즈 방법의 치우침(bias) = 108
 06 확신도 이론과 증거 추론 = 111
 07 FORECAST: 확신도의 응용 사례 = 118
 08 베이즈 추론과 확신도의 비교 = 121
 09 요약 = 122
 연습문제 = 124
 참고문헌 = 125
Chapter 04 퍼지 전문가 시스템
 01 퍼지 사고란? = 128
 02 퍼지 집합 = 130
 03 언어 변수와 헤지 = 136
 04 퍼지 집합 연산 = 141
 05 퍼지 규칙 = 146
 06 퍼지 추론 = 150
 07 퍼지 전문가 시스템 구축 = 160
 08 요약 = 171
 연습문제 = 173
 참고문헌 = 174
Chapter 05 프레임기반 전문가 시스템
 01 프레임이란 무엇인가? = 178
 02 지식 표현 기법으로서의 프레임 = 180
 03 프레임기반 시스템에서의 상속 = 186
 04 메소드와 데몬 = 190
 05 프레임과 규칙의 상호 작용 = 195
 06 Buy Smart: 프레임기반 전문가 시스템 = 198
 07 요약 = 212
 연습문제 = 214
 참고문헌 = 215
Chapter 06 인공 신경망
 01 뇌는 어떻게 동작하는가? = 218
 02 단순한 계산 요소로서의 뉴런 = 222
 03 퍼셉트론 = 224
 04 다층 신경망 = 230
 05 다층 신경망에서의 가속 학습 = 242
 06 홉필드 신경망 = 246
 07 양방향 연상 메모리 = 255
 08 자기조직 신경망 = 260
 09 요약 = 274
 연습문제 = 278
 참고문헌 = 279
Chapter 07 진화 연산
 01 진화는 지능적인가? = 284
 02 자연의 진화 흉내 내기 = 284
 03 유전 알고리즘 = 287
 04 유전 알고리즘의 작동 원리 = 298
 05 사례 연구: 유전 알고리즘으로 푸는 정비 스케줄링 = 302
 06 진화 전략 = 310
 07 유전 프로그래밍 = 313
 08 요약 = 323
 연습문제 = 325
 참고문헌 = 326
Chapter 08 하이브리드 지능 시스템
 01 독일 기술과 이탈리아 사랑을 어떻게 결합할까? = 330
 02 신경망 전문가 시스템 = 332
 03 뉴로-퍼지 시스템 = 341
 04 ANFIS: 적응형 뉴로-퍼지 추론 시스템 = 350
 05 진화 신경망 = 361
 06 퍼지 진화 시스템 = 366
 07 요약 = 373
 연습문제 = 375
 참고문헌 = 376
 [현장의 목소리] 게임에서의 인공지능 = 378
Chapter 09 지식 공학과 데이터 마이닝
 01 지식 공학이란? = 382
 02 전문가 시스템은 어떤 문제를 해결할 수 있을까? = 389
 03 퍼지 전문가 시스템은 어떤 문제를 해결할 수 있을까? = 400
 04 인공 신경망은 어떤 문제를 해결할 수 있을까? = 407
 05 유전 알고리즘은 어떤 문제를 해결할 수 있을까? = 420
 06 하이브리드 지능 시스템은 어떤 문제를 해결할 수 있을까? = 425
 07 데이터 마이닝과 지식 발견 = 436
 08 요약 = 448
 연습문제 = 451
 참고문헌 = 452
Appendix 용어해설 = 455
찾아보기 = 477