CHAPTER 1 소개 1
1.1 인공지능이란 무엇인가? 2
1.2 인공지능의 기반 학문 6
1.3 인공지능의 역사 20
1.4 인공지능의 현재 수준 35
1.5 요약 37
연습문제 39

CHAPTER 2 지능적 에이전트 43
2.1 에이전트와 환경 44
2.2 좋은 행동: 합리성 개념 46
2.3 환경의 본성 51
2.4 에이전트의 구조 58
2.5 요약 73
연습문제 76

CHAPTER 3 검색을 통한 문제 해결 79
3.1 문제 해결 에이전트 80
3.2 문제의 예 86
3.3 해답의 검색 92
3.4 정보 없는 검색 전략 99
3.5 정보 있는(발견법적) 검색 전략들 112
3.6 발견법적 함수 124
3.7 요약 131
연습문제 138

CHAPTER 4 고급 검색 기법 147
4.1 국소 검색 알고리즘과 최적화 문제 148
4.2 연속 공간의 국소 검색 158
4.3 비결정론적 동작들을 수반한 검색 162
4.4 부분 관찰 가능 환경의 검색 168
4.5 온라인 검색 에이전트와 미지 환경 178
4.6 요약 186
연습문제 191

CHAPTER 5 대항 검색 195
5.1 게임 195
5.2 게임의 최적 결정 198
5.3 알파베타 가지치기 202
5.4 불완전한 실시간 결정 207
5.5 확률론적 게임 214
5.6 부분 관찰 가능 게임 218
5.7 최고 수준의 게임 플레이 프로그램들 224
5.8 대안 접근방식들 227
5.9 요약 229
연습문제 237

CHAPTER 6 제약 만족 문제 245
6.1 제약 만족 문제의 정의 246
6.2 제약 전파: CSP의 추리 252
6.3 CSP를 위한 역추적 검색 260
6.4 CSP를 위한 국소 검색 267
6.5 문제의 구조 269
6.6 요약 275
연습문제 280

CHAPTER 7 논리적 에이전트 285
7.1 지식 기반 에이전트 286
7.2 웜푸스 세계 288
7.3 논리 292
7.4 명제 논리: 아주 간단한 논리 296
7.5 명제 정리 증명 303
7.6 효과적인 명제 모형 점검 316
7.7 명제 논리에 기초한 에이전트 322
7.8 요약 333
연습문제 340

CHAPTER 8 1차 논리 347
8.1 표현의 재고찰 348
8.2 1차 논리의 구문과 의미론 353
8.3 1차 논리의 활용 366
8.4 1차 논리의 지식 공학 374
8.5 요약 381
연습문제 384

CHAPTER 9 1차 논리의 추리 393
9.1 명제 추리 대 1차 추리 394
9.2 단일화와 승격 397
9.3 전방 연쇄 403
9.4 후방 연쇄 412
9.5 분해 421
9.6 요약 435
연습문제 440

CHAPTER 10 고전적 계획 수립 447
10.1 고전적 계획 수립의 정의 448
10.2 상태 공간 검색으로서의 계획 수립을 위한 알고리즘 455
10.3 계획 수립 그래프 463
10.4 그밖의 고전적 계획 수립 접근방식 472
10.5 계획 수립 접근방식들의 분석 478
10.6 요약 480
연습문제 484

CHAPTER 11 실세계에서의 계획 수립과 실행 489
11.1 시간, 일정, 자원 490
11.2 계통적 계획 수립 495
11.3 비결정론적 정의역에서의 계획 수립과 실행 506
11.4 다중 에이전트 계획 수립 518
11.5 요약 525
연습문제 531

CHAPTER 12 지식 표현 533
12.1 존재론 공학 534
12.2 범주와 객체 536
12.3 사건 544
12.4 정신적 사건과 정신적 객체 550
12.5 범주에 대한 추론 시스템 554
12.6 기본 정보를 이용한 추론 560
12.7 인터넷 쇼핑 세계 565
12.8 요약 571
연습문제 579

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