인공지능에 입문하고 싶었는데 막막하기만 했지만, 이 인공지능 개론 책을 통해 보다 쉽게 인공지능의 세계로 진입하였다 ^^
다른 인공지능 관련 책에 없는 내용도 여러 부분에 있고 설명도 쉽게 되어 있어서 잘 간직하고 싶은 책~!
IT CookBook, 인공지능 개론 : Artificial Intelligence, 2nd Ed
- 저자 : 마이클 네그네빗스키
- 번역 : 김용혁
- 출간 : 2009-12-04
- 페이지 : 484 쪽
- ISBN : 9788979147070
- 물류코드 :1707
- 원제 : Artificial Intelligence a Guide to Intelligent Systems, 2nd edition(Addison-Wesley)
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초급 초중급 중급 중고급 고급
본 도서는 대학 강의용 교재로 개발되었으므로 연습문제 해답은 제공하지 않습니다.
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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
추천평(미디어서평)
인공지능은 알게 모르게 우리 주변에 근접해 있다. 어떤 문제를 결정론적으로 해결할 수 없는 경우에 택하는 방법들은 대개 인공지능의 범주에 포함시킬 수 있는 경우가 많다. 실로 다양한 분야에서 인공지능적 접근법을 필요로 한다. 이 책에서는 이런 다양한 인공 지능적 접근법들을 잘 소개하고 있다. 규칙기반의 접근법, 인공지능, 진화연산, 퍼지 시스템 등 인공지능 분야의 대표적 접근법들을 포함하는 방대한 주제에 대해 엄격하고 논리적으로 설명한다. - 문병로 교수(서울대학교 컴퓨터공학부)
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 찾아보기
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