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한빛출판네트워크

IT CookBook, 인공지능 개론 : Artificial Intelligence, 2nd Ed

한빛아카데미

번역서

절판

  • 저자 : 마이클 네그네빗스키
  • 번역 : 김용혁
  • 출간 : 2009-12-04
  • 페이지 : 484 쪽
  • ISBN : 9788979147070
  • 물류코드 :1707
본 도서는 대학 강의용 교재로 개발되었으므로 연습문제 해답은 제공하지 않습니다.
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4점 (1명)
좋아요 : 20

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)

저자

마이클 네그네빗스키

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 발표했다. 발명품에 대한 특허권 4건과 2권의 저서가 있다.

역자

김용혁

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 컴퓨터 소프트웨어학과 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.

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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