제1장 인공지능을 위한 기초지식
   1.1인공지능이란 무엇인가? ... 13
      (1) 인간과 같은 사고시스템 ... 14
      (2) 합리적 사고시스템 ... 15
      (3) 인간과 같은 행동시스템 ... 15
      (4) 합리적 행동시스템 ... 16
   1.2 인공지능의 역사 ... 17
      (1) 제1기 : 태동기 ... 18
      (2) 제2기 : 초기 관심기 ... 19
      (3) 제3기 : 침체기 ... 21
      (4) 제4기 : 활성기 ... 21
      (5) 제5기 : 융성기 ... 22
   1.3 인공지능의 연구분야 ... 23
   1.4 인공지능시스템 ... 26
제2장 신경회로망
   2.1 뇌와 컴퓨터 ... 33
      (1) 제1기 : 초기 모방기 ... 34
      (2) 제2기 : 침체기 ... 34
      (3) 제3기 : 발전기 ... 35
   2.2 뇌의구조 및 기능 ... 36
   2.3 뉴런의 구조 및 특징 ... 39
   2.4 신경회로망의 원리 ... 42
      (1) 기본구성요소 ... 42
      (2) 신경회로망의 특징 ... 49
      (3) 신경회로망과 기존의 패턴분류기와의 차이점 ... 50
      (4) 학습 ... 52
   2.5 신경회로망 모델 ... 53
      (1) 분류 ... 53
      (2) 홉필드 모델 ... 55
      (3) 퍼셉트론 ... 59
      (4) 다층 퍼셉트론 ... 63
   2.6 신경회로망 시뮬레이터 ... 68
      (1) SNNS ... 68
      (2) Geo Cities 회사의 시뮬레이터 ... 69
제3장 유전 알고리듬
   3.1 개요 및 원리 ... 165
   3.2 응용 예 ... 169
      (1) 예제1 : Holland의 ESCAPE BRITTLENESS 문제 ... 169
      (2) 예제2 : 단순한 함수의 최적화 문제 ... 171
   3.3 응용 프로그램 ... 177
      (1) 프로그램 개요 ... 177
      (2) Breeding 예제 ... 178
      (3) 사용된 클래스들 ... 179
      (4) 입력 파라미터 ... 182
      (5) 함수의 트리구조 ... 183
      (6) 프로그램 소스코드 ... 187
      (7) 테스트함수에 따른 출력 결과 ... 222
제4장 퍼지 이론
   4.1 퍼지집합의 개요 ... 231
   4.2 확장된 퍼지 집합 ... 236
   4.3 퍼지집합의 연산 ... 241
   4.4 퍼지 관계 ... 243
   4.5 확장 원리 ... 248
   4.6 퍼지 추론 ... 250
      (1) 퍼지추론 유형에 따른 분류 ... 250
      (2) 퍼지관계의 정의방식에 따른 분류 ... 255
   4.7 Max-Min CRI 방법 ... 257
제5장 퍼지시스템
   5.1 퍼지시스템 모델의 개요 ... 261
   5.2 진보된 퍼지시스템 모델 ... 263
      (1) 적응적 퍼지시스템 모델 ... 263
      (2) 자기조정 퍼지시스템 모델 ... 266
   5.3 뉴로퍼지시스템 모델 ... 267
      (1) 개요 ... 267
      (2) 신경회로망과 퍼지이론의 비교 ... 268
      (3) 형태분류 ... 269
   5.4 퍼지제어기 ... 273
   5.5 JAVA로 구현한 Fuzzy Controler ... 277
      (1) 프로그램 개요 ... 277
      (2) 프로그램 소개 ... 277
      (3) 알고리듬 ... 278
      (4) 프로그램 소스 분석 ... 278
      (5) 프로그램 소스 ... 279
제6장 지능적 에이전트
   6.1 기본개념 ... 293
   6.2 작동원리 ... 295
   6.3 구조 및 기능 ... 298
   6.4 형태분류 ... 300
      (1) 단순 반사형 에이전트 ... 300
      (2) 외부지식 기억형 에이전트 ... 301
      (3) 목표 기반 에이전트 ... 301
      (4) 함수기반 에이전트 ... 302
   6.5 환경 ... 303
      (1) 접근 가능과 접근 불가능 환경 ... 303
      (2) 결정적과 비결정적 환경 ... 304
      (3) 에피소드적과 비에피소드적 환경 ... 304
      (4) 정적과 동적 환경 ... 304
      (5) 이산적과 연속적 환경 ... 305
   6.6 사례 연구 ... 308
      (1) 시스템의 개요 ... 308
      (2) 에이전트 설계 알고리듬 ... 310
      (3) IKMAS의 응용 ... 314
   6.7 지능적인 에이전트와 관련된 웹 사이트들 ... 318
제7장 전문가 시스템
   7.1 개요 ... 327
   7.2 구조 ... 330
   7.3 활용분야 ... 333
   7.4 사례연구 : TMYCIN ... 338
      (1) 도입 ... 338
      (2) 데이터 ... 339
      (3) 규칙 ... 340
      (4) 입력 ... 342
      (5) 그밖에 유용한 함수들 ... 342
      (6) 프로그램 ... 343
참고문헌 ... 359
찾아보기 ... 361