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	주소: http://www.kernel.bz/maruchi/mr03/ai0001.htm
	제목: 인공지능(AI) 목차
	작성: 정재준(rgbi3307(at)nate.com)	최근수정일:2011-10-29

재미있는 인공지능(AI) 이야기

목차

글: 정재준(rgbi3307(at)nate.com) / 커널연구회(www.kernel.bz)

(저자와 출처를 반드시 표기해 주시기 바랍니다.)

0. 서문

(매주 목요일 저녁8시 공부모임, 누구나 자유롭게 참여가능)

1. 인공지능(AI) 소개

    1.1 AI란 무엇인가?

    1.2 AI의 기본

2. 지능적인 에이전트(Agents)

에이전트와 환경 / 좋은(합리적) 행동 / 다양한 환경 / 에이전트의 구조

3. 탐색을 통한 문제 해결

문제해결 에이전트 / 예제문제 / 탐색 / 비정형적 탐색 / 정형적 탐색 / 발견적 함수

4. 진보된 탐색

지역탐색 알고리즘과 최적화 문제 / 연속공간에서 지역탐색 / 비결정적 행동으로 탐색 /

부분적 관찰로 탐색 / 온라인 탐색 에이전트와 알려지지 않은 환경

5. 대립적 탐색

게임 / 게임에서 적절한 결정 / 알파-베타 가지치기 / 불완전한 실시간 결정 /

추론적 게임 / 부분관찰 게임 / State-of-the-Art 게임 프로그램 / 또다른 접근들

6. 제약된 만족 문제

제약된 만족 문제 정의 / 제약된 증식 / CSP을 위한 역추적 탐색 /

CSP에서 지역 탐색 / 문제의 구조

7. 논리적인 에이전트

지식기반 에이전트 / Wumpus(허구적인 은둔형 괴물) 세계 / 논리 / 명제 논리 /

명제 이론 증명 / 효과적인 명제 모델 점검 / 명제 논리 기반 에이전트

8. 첫번째 주문 논리

재방문 표기 / 첫번째 주문 논리의 문법과 의미 / 첫번째 주문 논리 사용 /

첫번째 주문 논리에서 지식 공학

9. 첫번째 주문으로 추론

명제와 첫번째 주문 추론 / 단일화와 리프팅 / 순방향 연결 / 역방향 연결 / 해결

10. 고전적인 계획

고전적 계획의 정의 / 상태공간 탐색 계획을 위한 알고리즘 / 계획 그래프 /

다른 고전적 계획에 접근 / 계획 접근 분석

11. 실제 생활에서 계획과 행동

시간,일정,자원 / 계층적 계획 / 비결정 영역에서 계획과 행동 / 다중에이전트 계획

12. 지식 표현

존재론적 공학 / 범주분류와 객체 / 이벤트 / 심적인 이벤트와 심적인 객체 /

이성 시스템 분류 / 기본적인 정보를 사용한 이성 / 인터넷 쇼핑 세계

13. 수량화시킨 불확실성

불확실한 상황에서 행동 / 기초 확률 표기 / 전체 결합 분포를 사용한 추론 /

독립성 / Bayes 규칙과 사용 / Wumpus 세계 재방문

14. 확률적 이성

불확실한 영역에서 지식의 표현 / Bayesian 네트워크의 의미 /

조건적 분포의 효과적인 표현 / Bayesian 네트워크에서 정확한 추론 /

Bayesian 네트워크에서 근사치 추론 / 합리적 및 첫번째 주문 확률 모델 /

불확실한 이성에 접근하는 또다른 방법들

15. 시간에 따른 확률적 이성

시간과 불확실성 / 일시적 모델에서 추론 / Hidden Markov 모델 / Kalman 필터 /

동적인 Bayesian 네트워크 / 많은 객체에서 노선 유지

16. 단순한 결정

불확실한 상황에서 믿음과 요구 결함 / 도구 이론의 기초 / 도구 함수 /

다중속성의 도구 함수들 / 결정 네트워크 / 정보의 가치 / 결정-이론적 전문가 시스템

17. 복잡한 결정

순차적 결정 문제 / 값 반복 / 정책 반복 / 부분 관찰 MDP /

다중 에이전트로 결정 / 기계구조 설계

18. 예제를 통한 학습

학습 형태 / 지도 학습 / 학습 결정 트리 / 최적의 추정 결정과 평가 / 학습이론 /

선형 모델에서 회귀와 분류 / 인공 신경 네트워크 / 인자없는 모델 / 벡터 머신 지원 /

합주 학습 / 실용적인 기계 학습

19. 학습을 통한 지식

학습의 논리적 공식 / 학습 지식 / 확장 기반 학습 / 타당한 정보를 사용한 학습 /

귀납적 논리 프로그래밍

20. 학습하는 확률적 모델

통계적 학습 / 완전한 데이터 학습 / 숨겨진 변수 학습(EM 알고리즘)

21. 강화된 학습

증강 학습 소개 / 수동적 증강 학습 / 능동적 증강 학습 / 증강 학습 일반화 /

정책 탐색 / 증강 학습 응용

22. 자연어 처리

언어 모델 / 문자 분류 / 정보 검색 / 정보 추출

23. 소통을 위한 자연어

구절 구조 문법 / 문법적 분석(파싱) / 증가된 문법과 의미 해석 / 기계번역 / 음성인식

24. 인식(자각)

이미지 형성 / 초기 이미지 처리 동작들 / 출현에 의한 객체 인식 / 3차원 세계 재구성 /

구조적 정보를 통한 객체 인식 / 영상 사용

25. 로보틱스

소개 / 로보트 하드웨어 / 로보틱 자각 / 움직임 계획 / 불확실한 움직임 계획 /

이동 / 로보틱 소프트웨어 아키텍쳐 / 응용 영역

26. 철학적 토대

약한 AI: 기계가 지능적으로 행동할 수 있는가?

강한 AI: 기계가 정말 생각할 수 있을까?

인공지능 개발에 대한 윤리와 위험

27. AI의 현재와 미래

에이전트 요소들 / 에이전트 아키텍쳐들 / 우리는 올바른 방향으로 가고 있는가? /

AI가 성공 한다는 것은?

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