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인공지능 : 현대적 접근방식. 2

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도서 상세정보
자료유형 :	단행본
ISBN :	9791185890425
ISBN :	9791185890470 (세트)
개인저자 :	Russell, Stuart J. (Stuart Jonathan)
서명/저자사항 :	인공지능: 현대적 접근방식. 2/ 스튜어트 러셀, 피터 노빅 지음 ; 류광 옮김.
원서명 :	Artificial intelligence : a modern approach
발행사항 :	파주: 제이펍, 2016.
형태사항 :	xxiv, 798 p.: 삽도; 25 cm.
서지주기 :	참고문헌(p. 701-747)과 색인 수록
서지주기 :	서지적 각주 수록
일반주제명 :	Artificial intelligence --
개인저자 :	Norvig, Peter
개인저자 :	류광
분류기호 :	006.3
언어	한국어

소장정보

공군사관학교

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목차
CHAPTER 13. 불확실성의 정량화 = 1
13.1. 불확실성하에서의 행동 = 1
13.2. 기본적인 확률 표기법 = 6
13.3. 완전 결합 분포를 이용한 추리 = 14
13.4. 독립성 = 18
13.5. 베이즈 규칙과 그 용법 = 20
13.6. 웜푸스 세계의 재고찰 = 25
13.7. 요약 = 29
연습문제 = 33
CHAPTER 14. 확률적 추론 = 39
14.1. 불확실한 정의역의 지식 표현 = 40
14.2. 베이즈망의 의미론 = 43
14.3. 조건부 확률분포의 효율적 표현 = 49
14.4. 베이즈망의 정확한 추리 = 54
14.5. 베이즈망의 근사적 추리 = 63
14.6. 관계적 확률 모형과 1차 확률 모형 = 74
14.7. 불확실한 추론에 대한 다른 접근방식들 = 82
14.8. 요약 = 89
연습문제 = 97
CHAPTER 15. 시간에 따른 확률적 추론 = 105
15.1. 시간과 불확실성 = 106
15.2. 시간적 모형에서의 추리 = 111
15.3. 은닉 마르코프 모형 = 120
15.4. 칼만 필터 = 127
15.5. 동적 베이즈망 = 135
15.6. 다수의 객체를 추적 = 145
15.7. 요약 = 149
연습문제 = 153
CHAPTER 16. 간단한 의사결정 = 159
16.1. 불확실성하에서의 믿음과 욕구의 결합 = 160
16.2. 효용이론의 기초 = 161
16.3. 효용 함수 = 165
16.4. 다중 특성 효용 함수 = 174
16.5. 의사결정망 = 179
16.6. 정보의 가치 = 182
16.7. 결정이론적 전문가 시스템 = 187
16.8. 요약 = 191
연습문제 = 196
CHAPTER 17. 복잡한 의사결정 = 203
17.1. 순차적 의사결정 문제 = 204
17.2. 평가치 반복 = 211
17.3. 방침 반복 = 216
17.4. 부분 관찰 가능 MDP = 218
17.5. 다중 에이전트 의사결정: 게임이론 = 228
17.6. 메커니즘 설계 = 244
17.7. 요약 = 251
연습문제 = 256
CHAPTER 18. 견본을 통한 학습 = 261
18.1. 학습의 여러 형태 = 262
18.2. 감독 학습 = 264
18.3. 의사결정 트리의 학습 = 267
18.4. 최고의 가설의 평가와 선택 279
18.5. 학습 이론 = 286
18.6. 선형 모형을 이용한 회귀와 분류 = 291
18.7. 인공 신경망 302
18.8. 비매개변수적 모형 = 313
18.9. 지지 벡터 기계 = 321
18.10. 앙상블 학습 = 326
18.11. 실용적인 기계 학습 = 331
18.12. 요약 = 336
연습문제 = 344
CHAPTER 19. 학습과 지식 = 349
19.1. 학습의 논리적 형식화 = 349
19.2. 학습에서의 지식 = 359
19.3. 설명 기반 학습 = 363
19.4. 유관성 정보를 이용한 학습 = 368
19.5. 귀납적 논리 프로그래밍 = 372
19.6. 요약 = 383
연습문제 = 387
CHAPTER 20. 확률 모형의 학습 = 389
20.1. 통계적 학습 = 390
20.2. 완전 자료를 이용한 학습 = 393
20.3. 숨겨진 변수들이 있는 학습: EM 알고리즘 = 406
20.4. 요약 = 416
연습문제 = 420
CHAPTER 21. 강화 학습 = 423
21.1. 소개 = 423
21.2. 수동 강화 학습 = 425
21.3. 능동 강화 학습 = 433
21.4. 강화 학습의 일반화 = 440
21.5. 방침 검색 = 443
21.6. 강화 학습의 응용 = 446
21.7. 요약 = 449
연습문제 = 455
CHAPTER 22. 자연어 처리 = 457
22.1. 언어 모형 = 458
22.2. 텍스트 분류 = 463
22.3. 정보 조회 = 466
22.4. 정보 추출 = 473
22.5. 요약 = 485
연습문제 = 489
CHAPTER 23. 자연어 의사소통 = 491
23.1. 구 구조 문법 = 492
23.2. 구문 분석(파싱) = 496
23.3. 증강 문법과 의미론적 해석 = 502
23.4. 기계 번역 = 513
23.5. 음성 인식 = 520
23.6. 요약 = 527
연습문제 = 533
CHAPTER 24. 지각 = 539
24.1. 영상 형성 = 541
24.2. 초기 영상 처리 연산들 = 547
24.3. 겉보기를 이용한 물체 인식 = 555
24.4. 3차원 세계의 재구축 = 560
24.5. 구조적 정보로부터 물체 인식 = 572
24.6. 시각의 활용 = 576
24.7. 요약 = 581
연습문제 = 586
CHAPTER 25. 로봇공학 = 589
25.1. 소개 = 589
25.2. 로봇 하드웨어 = 592
25.3. 로봇 지각 = 598
25.4. 운동 계획의 수립 = 606
25.5. 불확실한 운동의 계획 = 614
25.6. 운동의 실행 = 618
25.7. 로봇공학 소프트웨어 구조 = 625
25.8. 응용 영역들 = 628
25.9. 요약 = 632
연습문제 = 638
CHAPTER 26. 철학적 토대 = 645
26.1. 약 인공지능: 기계가 지능적으로 행동할 수 있는가? = 646
26.2. 강 인공지능: 기계가 정말로 생각할 수 있는가? = 653
26.3. 인공지능 개발의 윤리와 위험 = 662
26.4. 요약 = 670
연습문제 = 674
CHAPTER 27. 인공지능의 현재와 미래 = 677
27.1. 에이전트의 구성요소들 = 678
27.2. 에이전트 아키텍처 = 681
27.3. 인공지능 연구의 올바른 방향 = 683
27.4. 인공지능이 정말로 성공한다면? = 685
APPENDIX A. 수학적 배경 = 687
A.1. 복잡도 분석과 O() 표기법 = 687
A.2. 벡터, 행렬, 선형 대수 = 690
A.3. 확률분포 = 692
APPENDIX B. 언어와 알고리즘에 관해 = 697
B.1. BNF를 이용한 언어의 정의 = 697
B.2. 알고리즘 서술에 쓰이는 의사코드 = 698
B.3. 온라인 도움말 = 700
참고문헌 = 701
찾아보기 = 749