인공지능

이건명

지은이:이건명
충북대학교소프트웨어학과교수  

이론편

CHAPTER1인공지능
1.1인공지능이란
1.2인공지능의역사
1.2.11960년대이전
1.2.21970년대에서1980년대초반
1.2.31980년대중반에서1990년대
1.2.42000년대이후
1.3인공지능의연구분야
1.3.1요소기술분야
1.3.2주요응용분야
1.4인공지능의최근동향
1.5인공지능의영향
1.6연습문제

CHAPTER2탐색과최적화
2.1상태공간과탐색
2.1.1탐색문제
2.1.2상태공간과문제해법
2.2맹목적탐색
2.2.1깊이우선탐색
2.2.2너비우선탐색
2.2.3반복적깊이심화탐색
2.2.4양방향탐색
2.3정보이용탐색
2.3.1휴리스틱
2.3.2언덕오르기방법
2.3.3최상우선탐색
2.3.4빔탐색
2.3.5A*알고리즘
2.4게임탐색
2.4.1mini-max게임트리
2.4.2가지치기
2.4.3몬테카를로트리탐색
2.5제약조건만족문제
2.5.1백트랙킹탐색방법
2.5.2제약조건전파방법
2.6최적화
2.6.1조합최적화
2.6.2유전알고리즘
2.6.3함수최적화
2.6.4제약조건최적화문제
2.6.5최소제곱평균법
2.6.6경사하강법
2.7연습문제

CHAPTER3지식표현과추론
3.1지식
3.2규칙
3.3프레임
3.4논리
3.4.1명제논리
3.4.2술어논리
3.5의미망
3.5.1의미망의표현
3.5.2의미망의추론
3.6스크립트
3.7온톨로지
3.7.1온톨로지의정의
3.7.2온톨로지의지식표현
3.7.3시맨틱웹
3.8함수에의한지식표현
3.9불확실한지식표현
3.9.1확신도를이용한규칙의불확실성표현
3.9.2확률을이용한규칙의불확실성표현
3.9.3퍼지이론
3.9.4확률그래프모델
3.10규칙기반시스템
3.10.1추론
3.10.2규칙기반시스템구조
3.10.3규칙기반시스템개발도구
3.11심볼그라운딩문제와프레임문제
3.12CYC프로젝트
3.13연습문제

CHAPTER4기계학습
4.1기계학습
4.2기계학습의종류
4.3기계학습대상문제
4.3.1분류
4.3.2회귀
4.3.3군집화
4.3.4밀도추정
4.3.5차원축소
4.3.6이상치탐지
4.3.7반지도학습
4.4결정트리
4.4.1결정트리의형태
4.4.2결정트리학습알고리즘
4.4.3결정트리를이용한회귀
4.5앙상블분류기
4.5.1배깅알고리즘
4.5.2부스팅알고리즘
4.6k-근접이웃알고리즘
4.7군집화알고리즘
4.8단순베이즈분류기
4.9신경망
4.9.1퍼셉트론
4.9.2다층퍼셉트론
4.9.3RBF망
4.10서포트벡터머신SVM
4.10.1초평면기하학
4.10.2SVM의학습
4.10.3선형분리가되지않는데이터에대한SVM
4.10.4비선형SVM과커널기법
4.11강화학습
4.11.1기대보상
4.11.2가치함수
4.11.3벨만방정식
4.11.4동적계획법기반정책결정
4.11.5강화학습의예측과제어
4.11.6연속영역의가치함수근사와정책근사
4.11.7DQN알고리즘
4.11.8Actor-Critic방법
4.11.9A3C알고리즘
4.11.10역강화학습
4.12전이학습
4.13연습문제

CHAPTER5딥러닝
5.1딥러닝
5.1.1기울기소멸문제
5.1.2가중치초기값
5.1.3과적합문제
5.2컨볼루션신경망
5.2.1컨볼루션
5.2.2풀링
5.2.3컨볼루션신경망의구조
5.2.4컨볼루션신경망의학습
5.2.5대표적인컨볼루션신경망모델
5.2.6딥러닝신경망의전이학습
5.3딥러닝생성모델
5.3.1제한적볼츠만머신RBM
5.3.2심층신뢰망DBN
5.3.3대립쌍생성망GAN
5.4재귀신경망
5.4.1재귀신경망
5.4.2ReLU활성화함수를사용하는재귀신경망
5.4.3LSTM재귀신경망
5.4.4GRU재귀신경망
5.4.5재귀신경망의확장
5.5오토인코더
5.5.1특징추출오토인코더
5.5.2잡음제거오토인코더
5.5.3희소오토인코더
5.5.4변분오토인코더
5.6인코더-디코더망
5.6.1단순인코더-디코더망
5.6.2주목모델을포함한인코더-디코더망
5.6.3주목메커니즘
5.7메모리확장신경망모델
5.7.1뉴럴튜링머신NTM
5.7.2미분가능신경망컴퓨터DNC
5.7.3메모리망MemoryNet
5.7.4종단간메모리망MemN2N
5.7.5동적메모리망DMN
5.8딥러닝개발환경
5.9연습문제

CHAPTER6계획수립
6.1계획수립
6.2계획수립문제
6.2.1고전적계획수립문제
6.2.2마르코프결정과정문제
6.2.3부분관측마르코프결정과정문제
6.2.4다중에이전트계획수립문제
6.3계획수립기
6.4계획수립문제기술언어
6.4.1STRIPS
6.4.2PDDL
6.5고전적계획수립방법
6.6상태공간계획수립
6.6.1전향탐색과후향탐색
6.6.2STRIPS계획수립알고리즘
6.6.3GraphPlan알고리즘
6.7계획공간계획수립
6.8계층적계획수립
6.9연습문제

응용편

CHAPTER7데이터마이닝
7.1데이터마이닝
7.2데이터마이닝의과정
7.3데이터마이닝대상
7.4연관규칙마이닝
7.4.1연관규칙마이닝알고리즘
7.4.2연관규칙마이닝의응용분야
7.5텍스트마이닝
7.5.1텍스트마이닝의대상
7.5.2감성분석
7.5.3토픽모델링
7.6그래프마이닝
7.6.1빈발부분그래프
7.6.2그래프검색
7.6.3그래프분류
7.6.4그래프군집화
7.6.5그래프의키워드검색
7.6.6그래프데이터의특징
7.7추천
7.7.1등수매기기알고리즘
7.7.2추천알고리즘
7.8시각화
7.9연습문제

CHAPTER8자연어처리
8.1자연어의특성
8.2한국어문법
8.2.1형태론
8.2.2통사론
8.2.3음운론
8.3형식문법
8.3.1정규문법
8.3.2문맥자유문법
8.3.3문맥의존문법
8.3.4무제약문법
8.4자연어처리의분석단계
8.5형태소분석과품사태깅
8.5.1형태소분석
8.5.2품사태깅
8.5.3개체명인식
8.6구문분석
8.6.1규칙기반구문분석
8.6.2기계학습기반구문분석
8.7의미분석
8.8단어의실수벡터표현
8.8.1단어의벡터표현
8.8.2CBOW모델
8.8.3Skip-gram모델
8.8.4계층적소프트맥스와반례표본추출
8.8.5단어벡터표현의활용
8.9딥러닝기반의자연어처리
8.9.1언어모델
8.9.2구와문장표현
8.9.3기계번역
8.10음성인식
8.11연습문제

CHAPTER9컴퓨터비전
9.1컴퓨터비전의문제
9.1.1컴퓨터비전의관련분야
9.1.2컴퓨터비전의처리단계
9.2영상표현
9.3영상처리
9.3.1이진화
9.3.2히스토그램평활화
9.3.3장면디졸브
9.3.4컨볼루션연산과필터
9.3.5에지검출Canny연산자
9.3.6LOG필터
9.3.7DOG연산
9.3.8영상분할
9.4특징추출
9.4.1특징점
9.4.2영상피라미드와스케일공간
9.4.3블롭검출
9.4.4SIFT특징점검출
9.4.5특징기술자
9.4.6HOG기술자
9.4.7허프변환
9.4.8매칭
9.5컴퓨터비전의대상
9.6객체위치검출및개체인식
9.6.1R-CNN모델
9.6.2YOLO모델
9.6.3SSD모델
9.7의미적영역분할
9.8딥러닝응용
9.8.1영상주석달기
9.8.2예술작품화풍그림생성
9.9연습문제

CHAPTER10지능로봇
10.1로봇
10.1.1로봇의용도와분류
10.1.2로봇기술분야
10.1.3로봇응용분야
10.2로봇시스템구성
10.2.1물리적구성요소
10.2.2소프트웨어적구성요소
10.3기구학과동역학
10.3.1기구학
10.3.2동역학
10.4센서와구동기
10.4.1내부센서
10.4.2외부센서
10.4.3구동기
10.4.4제어
10.5구성요소간의통신방식
10.5.1하드웨어요소간의통신
10.5.2소프트웨어요소간의통신
10.6로봇제어패러다임과구조
10.6.1계층적패러다임
10.6.2반응형패러다임
10.6.3혼합형패러다임
10.6.4로봇제어코드구현
10.7로봇소프트웨어개발프레임워크
10.8로봇계획수립
10.9위치결정과지도작성
10.9.1동시적위치결정과지도작성
10.9.2칼만필터
10.9.3파티클필터
10.9.4SLAM알고리즘과라이브러리
10.10항법
10.11연습문제

도구편

CHAPTER11규칙기반시스템개발도구Jess
11.1Jess
11.2Jess설치
11.3Eclipse설치및Jess연동
11.3.1Eclipse설치
11.3.2Eclipse와Jess연동
11.4Jess프로그래밍
11.4.1원소,수,문자열
11.4.2리스트
11.4.3변수
11.4.4제어구조
11.4.5함수
11.4.6작업메모리관리
11.4.7규칙
11.4.8추론
11.5Jess활용예제
11.5.1clp파일
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