목차 일부

제1장 서론 ... 13
   1.1 인공지능의 정의 ... 13
   1.2 인공지능의 목표 ... 15
   1.3 인공지능의 연구동향 ... 16
   1.4 인공지능의 주요기법 ... 20
   1.5 책의 구성 ... 23
제2장 터보 프롤로그 소개 ... 29
   2.1 터보 프롤로그 기본 개요 ... 29
      2.1.1 사실(fact)...

더보기

목차 전체

제1장 서론 ... 13
   1.1 인공지능의 정의 ... 13
   1.2 인공지능의 목표 ... 15
   1.3 인공지능의 연구동향 ... 16
   1.4 인공지능의 주요기법 ... 20
   1.5 책의 구성 ... 23
제2장 터보 프롤로그 소개 ... 29
   2.1 터보 프롤로그 기본 개요 ... 29
      2.1.1 사실(fact) ... 30
      2.1.2 규칙(rule) ... 32
      2.1.3 질의 및 응답 ... 33
   2.2 패턴매칭 ... 34
   2.3 백트래킹 및 컷(Cut) ... 36
      2.3.1 백트래킹 ... 36
      2.3.2 컷 ... 38
      2.3.3 실패(fail) ... 39
   2.4 되부름(Recursion) ... 40
      2.4.1 되부름 예제 ... 41
      2.4.2 꼬리 되부름 ... 43
   2.5 리스트(list) 처리 ... 46
      2.5.1 리스트의 개념 ... 46
      2.5.2 Head 및 Tail ... 47
      2.5.3 리스트 처리의 예 ... 48
   2.6 프롤로그와 데이터베이스 ... 51
      2.6.1 내부 데이터베이스와 외부 데이터베이스 ... 51
      2.6.2 내부 데이터베이스 용어 ... 52
      2.6.3 외부 데이터베이스 용어 ... 56
제3장 인공지능 응용분야 ... 63
   3.1 전문가 시스템 ... 64
   3.2 게임놀이 ... 67
   3.3 문제풀이 ... 71
   3.4 자연어의 이해 ... 71
   3.5 컴퓨터 비전 ... 72
   3.6 학습 ... 73
   3.7 자료융합 시스템 ... 74
   3.8 실시간 시스템 ... 75
제4장 문제풀이 ... 81
   4.1 그래프 정의 ... 81
   4.2 전문용어 및 기초이론 ... 83
   4.3 탐색기법 ... 90
      4.3.1 탐색기법 개요 ... 90
      4.3.2 깊이우선 탐색기법 ... 95
      4.3.3 넓이우선 탐색기법 ... 102
      4.3.4 최적우선 탐색기법 ... 107
      4.3.5 휴리스틱 탐색기법 ... 111
   4.4 문제분할에 의한 문제풀이 ... 117
   4.5 상태공간의 탐색에 의한 문제풀이 ... 126
      4.5.1 문제상태 표현의 종류 ... 126
      4.5.2 오퍼레이터(규칙) ... 128
      4.5.3 상태공간상에서의 문제풀이 응용예제 ... 133
제5장 지식표현 ... 143
   5.1 개관 ... 143
      5.1.1 지식표현의 고려요소 ... 143
      5.1.2 지식표현 방법의 분류 ... 145
   5.2 명제논리를 이용한 지식표현 ... 146
      5.2.1 명제논리의 구성요소 ... 146
      5.2.2 명제논리에 관련된 법칙 ... 148
      5.2.3 명제논리의 특징 ... 151
      5.2.4 명제논리에서의 도출반박 방식 ... 152
   5.3 서술논리를 이용한 지식표현 ... 155
      5.3.1 서술논리의 구성요소 ... 155
      5.3.2 서술논리에 사용되는 관련 법칙 ... 158
      5.3.3 서술논리 형태를 절의 형태로 변환하는 방법 ... 160
      5.3.4 서술논리에서의 도출반박 방법 ... 162
   5.4 의미망을 이용한 지식표현 ... 166
   5.5 프레임을 이용한 지식표현 ... 169
   5.6 생성규칙에 의한 지식표현 ... 173
      5.6.1 개관 ... 173
      5.6.2 생성 시스템 ... 174
   5.7 지식표현 방법의 비교 ... 177
제6장 추론제어 방법 ... 183
   6.1 전향추론 방법 ... 183
   6.2 후향추론 방법 ... 186
   6.3 혼합형 추론방법 ... 190
   6.4 규칙충돌해결 방법 ... 192
      6.4.1 전향추론시의 규칙충돌해결 방법 ... 195
      6.4.2 후향추론시의 규칙충돌해결 방법 ... 196
제7장 확신율 제고 방법 ... 203
   7.1 개관 ... 203
   7.2 베이지언 접근방법 ... 205
      7.2.1 이론적 배경 및 특징 ... 205
      7.2.2 베이즈 확률이론 적용사례 ... 208
   7.3 확신요인 접근방법 ... 209
      7.3.1 이론적 배경 및 특징 ... 209
      7.3.2 확신요인의 적용사례 ... 212
   7.4 Dempster-Shafer 접근방법 ... 213
      7.4.1 이론적 배경 및 특징 ... 213
   7.5 퍼지 접근방법 ... 215
      7.5.1 이론적 배경 및 특징 ... 215
제8장 자연어 이해 ... 221
   8.1 자연어 소개 ... 221
   8.2 자연어 처리 문제 ... 222
      8.2.1 문제점 ... 222
      8.2.2 자연어 분석 ... 227
      8.2.3 자연어 분석단계 ... 228
   8.3 단수문장 이해 ... 231
      8.3.1 단어 이해 ... 231
      8.3.2 문장 이해 ... 233
      8.3.3 언어 이해 방법 ... 234
   8.4 자연어 응용분야 : 데이터베이스 Front-end ... 239
제9장 병렬처리 개념을 적용한 인공지능 응용 시스템 ... 247
   9.1 분산 / 병렬 처리기법의 고찰 ... 247
      9.1.1 정의 및 특징 ... 247
      9.1.2 병렬화 기법 ... 248
   9.2 인공지능 시스템의 병렬화 필요성 ... 249
   9.3 인공지능 시스템의 병렬화 종류 ... 250
   9.4 병렬 스케줄링 기법 ... 253
      9.4.1 개관 ... 253
      9.4.2 종속관계 그래프 형성 ... 255
      9.4.3 우선순위 할당기법 ... 258
      9.4.4 물리적 매핑기법 ... 263
   9.5 인공지능 시스템에서의 응용 사례 ... 268
      9.5.1 병렬 패턴매칭 ... 268
제10장 학습 ... 275
   10.1 개관 ... 275
   10.2 학습 단계 ... 276
   10.3 기계적 학습 ... 281
   10.4 개념에 의한 학습 ... 282
   10.5 유사성에 의한 학습 ... 286
   10.6 교사에 의한 학습 ... 289
제11장 전문가 시스템 ... 295
   11.1 전문가 시스템의 개요 ... 295
   11.2 전문가 시스템의 구조 ... 296
      11.2.1 지식베이스 모듈 ... 297
      11.2.2 추론엔진 모듈 ... 299
      11.2.3 지식습득 모듈 ... 300
      11.2.4 설명 모듈 ... 303
      11.2.5 사용자 인터페이스 모듈 ... 303
   11.3 전문가 시스템의 개발 단계 ... 305
   11.4 퍼지 전문가 시스템 ... 308
      11.4.1 퍼지이론 소개 ... 308
      11.4.2 퍼지 전문가 시스템의 구조 및 특성 ... 310
부록 : 터보 프롤로그 구현 사례
   1A 깊이우선 탐색기법 프로그램 ... 327
   2B 넓이우선 탐색기법 프로그램 ... 332
찾아보기 ... 337

더보기 닫기