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책소개
목차
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Chapter 01 지식기반 지능형 시스템 개론
01_지능형 기계가 할 수 있는 것 02_'암흑기'에서 지식기반 시스템에 이르는 AI의 역사 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 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 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 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 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 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 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 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 Appendix 용어해설 찾아보기 |
저자 소개 2
호주에 있는 태즈메이니아 대학교의 전기공학과 컴퓨터과학 분야 교수로 재직 중이다. 이 책은 그가 학생들을 가르치면서 엮은 것으로, 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
호주에 있는 태즈메이니아 대학교의 전기공학과 컴퓨터과학 분야 교수로 재직 중이다. 이 책은 그가 학생들을 가르치면서 엮은 것으로, 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.
광운대학교 소프트웨어학부 교수. 서울대학교 수학계산통계학과 전산학 전공을 최우등으로 졸업하고, 서울대학교 전기컴퓨터공학부에서 석사 · 박사 학위를 취득하였다. 이후 서울대학교 기계항공공학부, 전기컴퓨터공학부, 수리과학부의 BK21 박사후연구원을 거친 후, 서울대학교 반도체공동연구소와 (주)다음커뮤니 케이션에서 연구원으로 근무하였다. 광운대학교에 부임한 후 20여 년간 알고리즘 강의를 해왔 으며, 저서로 『문제로 풀어보는 알고리즘』과 역서로 『인공지능 개론』이 있다. 국립기상과학원과 University of Wisconsin-Madison에서 방문연구원으로 지냈으며, 인공지능 기반
광운대학교 소프트웨어학부 교수. 서울대학교 수학계산통계학과 전산학 전공을 최우등으로 졸업하고, 서울대학교 전기컴퓨터공학부에서 석사 · 박사 학위를 취득하였다. 이후 서울대학교 기계항공공학부, 전기컴퓨터공학부, 수리과학부의 BK21 박사후연구원을 거친 후, 서울대학교 반도체공동연구소와 (주)다음커뮤니 케이션에서 연구원으로 근무하였다. 광운대학교에 부임한 후 20여 년간 알고리즘 강의를 해왔 으며, 저서로 『문제로 풀어보는 알고리즘』과 역서로 『인공지능 개론』이 있다. 국립기상과학원과 University of Wisconsin-Madison에서 방문연구원으로 지냈으며, 인공지능 기반 기상예측 연구에 공헌하여 국립기상과학원장 표창을 받았다. 주요 연구 관심사는 최적화 알고리즘, 조합최 적화, 경영과학, 진화 연산, 소프트 컴퓨팅, 데이터마이닝, 인공지능 등이다. 광운대학교 화도 학술상과 우수강의상을 수상했으며, 국제 저널과 학술대회에 200여 편의 논문을 발표하였다.
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품목정보
- 발행일
- 2013년 07월 30일
- 쪽수, 무게, 크기
- 484쪽 | 188*235*30mm
- ISBN13
- 9788998756451
출판사 리뷰
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10가지 실상활 예제로 풀어가는 인공지능 실용 입문서
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. ① 인공지능의 복잡한 주제를 깊이 다루기보다는 많은 영역을 부담 없이 접할 수 있는 입문서다. ② 난해한 수학적 배경과 전문 용어를 최대한 쉽게 설명하며, 코딩보다는 문제를 풀어가는 방식(디자인)에 초점을 맞췄다. ③ 관련 문서를 확인할 수 있도록 장별로 참고문헌을 제시하였다. |
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