인공지능개념및응용 교재의 PPT 강의자료 입니다. 교재의 각 장별 구성은 아래의 표와 같습니다.
이 교재에서는 탐색, 지식표현, 불확실성, 퍼지이론, 전문가시스템, 계획, 학습, 신경망, 비전, 자연어, 에이전트 등의 인공지능의 전반적인 내용들을 다루고 있습니다.
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| 교재의 강의교안 PPT 자료입니다.
아래의 파일을 클릭하면 다운로드할 수 있습니다. AI_IM_20090701.zip
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각 장별 내용입니다.
내용
| 제목
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| 1장
| 서론
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| 2장
| 탐색
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| 3장
| 지식표현
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| 4장
| 불확실성
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| 5장
| 퍼지이론
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| 6장
| 전문가
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| 7장
| 계획
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| 8장
| 학습
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| 9장
| 신경망
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| 10장
| 비전
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| 11장
| 자연어
|
| 12장
| 에이전트
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2.
탐색과 최적화 I
상태공간, 맹목적 탐색, 정보이용탐색, 게임탐색, AlphaGo에서의 탐색 기법을 소개한다.
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3.
탐색과 최적화 II
제약조건 만족문제, 조합 최적화(유전 알고리즘, 메타 휴리스틱), 함수 최적화(제약조건 최적화, 라그랑주 함수, 회귀문제, 최대경사법)에 대해서 소개한다.
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4.
지식표현 및 추론 I
지식표현, 규칙, 프레임, 명제 논리 등에 대해서 다른다.
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5.
지식표현 및 추론 II
술어논리와 추론, 의미망, 스크립트, 온톨로지, RDF, 시맥틱 웹에 대해서 다룬다.
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6.
지식표현 및 추론 III
불확실한 지식표현 방법으로 확신도, 확률기반 지식표현, 퍼지이론에 대해서 다룬다.
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7.
지식표현 및 추론 IV
확률그래프 모델, 함수기반 지식표현, 규칙기반 시스템 등에 대해서 다른다.
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8.
기계학습 I
기계학습의 개념, 기계학습이 종류(지도학습, 비지도학습, 강화학습, 반지도학습)에 대해서 다루느다
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9.
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10.
기계학습 III
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