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인공지능 1 현대적 접근방식 (컴퓨터/IT)
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인공지능 1 현대적 접근방식 (컴퓨터/IT)

  • 스튜어트 러셀, 피터 노빅
  • |
  • 제이펍
  • |
  • 2016-01-29 출간
  • |
  • 660페이지
  • |
  • 188 X 245 mm
  • |
  • ISBN 9791185890418
★★★★★ 평점(10/10) | 리뷰(2)
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북스크린영상으로 만나보는 한 권의 책 이야기

목차

CHAPTER 1 소개 1
1.1 인공지능이란 무엇인가? 2
1.2 인공지능의 기반 학문 6
1.3 인공지능의 역사 20
1.4 인공지능의 현재 수준 35
1.5 요약 37
연습문제 39

CHAPTER 2 지능적 에이전트 43
2.1 에이전트와 환경 44
2.2 좋은 행동: 합리성 개념 46
2.3 환경의 본성 51
2.4 에이전트의 구조 58
2.5 요약 73
연습문제 76

CHAPTER 3 검색을 통한 문제 해결 79
3.1 문제 해결 에이전트 80
3.2 문제의 예 86
3.3 해답의 검색 92
3.4 정보 없는 검색 전략 99
3.5 정보 있는(발견법적) 검색 전략들 112
3.6 발견법적 함수 124
3.7 요약 131
연습문제 138

CHAPTER 4 고급 검색 기법 147
4.1 국소 검색 알고리즘과 최적화 문제 148
4.2 연속 공간의 국소 검색 158
4.3 비결정론적 동작들을 수반한 검색 162
4.4 부분 관찰 가능 환경의 검색 168
4.5 온라인 검색 에이전트와 미지 환경 178
4.6 요약 186
연습문제 191

CHAPTER 5 대항 검색 195
5.1 게임 195
5.2 게임의 최적 결정 198
5.3 알파베타 가지치기 202
5.4 불완전한 실시간 결정 207
5.5 확률론적 게임 214
5.6 부분 관찰 가능 게임 218
5.7 최고 수준의 게임 플레이 프로그램들 224
5.8 대안 접근방식들 227
5.9 요약 229
연습문제 237

CHAPTER 6 제약 만족 문제 245
6.1 제약 만족 문제의 정의 246
6.2 제약 전파: CSP의 추리 252
6.3 CSP를 위한 역추적 검색 260
6.4 CSP를 위한 국소 검색 267
6.5 문제의 구조 269
6.6 요약 275
연습문제 280

CHAPTER 7 논리적 에이전트 285
7.1 지식 기반 에이전트 286
7.2 웜푸스 세계 288
7.3 논리 292
7.4 명제 논리: 아주 간단한 논리 296
7.5 명제 정리 증명 303
7.6 효과적인 명제 모형 점검 316
7.7 명제 논리에 기초한 에이전트 322
7.8 요약 333
연습문제 340

CHAPTER 8 1차 논리 347
8.1 표현의 재고찰 348
8.2 1차 논리의 구문과 의미론 353
8.3 1차 논리의 활용 366
8.4 1차 논리의 지식 공학 374
8.5 요약 381
연습문제 384

CHAPTER 9 1차 논리의 추리 393
9.1 명제 추리 대 1차 추리 394
9.2 단일화와 승격 397
9.3 전방 연쇄 403
9.4 후방 연쇄 412
9.5 분해 421
9.6 요약 435
연습문제 440

CHAPTER 10 고전적 계획 수립 447
10.1 고전적 계획 수립의 정의 448
10.2 상태 공간 검색으로서의 계획 수립을 위한 알고리즘 455
10.3 계획 수립 그래프 463
10.4 그밖의 고전적 계획 수립 접근방식 472
10.5 계획 수립 접근방식들의 분석 478
10.6 요약 480
연습문제 484

CHAPTER 11 실세계에서의 계획 수립과 실행 489
11.1 시간, 일정, 자원 490
11.2 계통적 계획 수립 495
11.3 비결정론적 정의역에서의 계획 수립과 실행 506
11.4 다중 에이전트 계획 수립 518
11.5 요약 525
연습문제 531

CHAPTER 12 지식 표현 533
12.1 존재론 공학 534
12.2 범주와 객체 536
12.3 사건 544
12.4 정신적 사건과 정신적 객체 550
12.5 범주에 대한 추론 시스템 554
12.6 기본 정보를 이용한 추론 560
12.7 인터넷 쇼핑 세계 565
12.8 요약 571
연습문제 579

찾아보기 587

도서소개

110여 개국 1,300개 이상의 대학에서 교재로 쓰이는 인공지능 바이블!

이 책은 논리학, 확률, 연속수학과 지각, 추론, 학습, 동작, 그리고 초소형 전자기기부터 로봇 행성 탐사 차량에 이르기까지 모든 것을 포괄하는 인공지능 분야의 전 면모를 다루고 있다. 그중 이 책을 관통하는 주제인 지능적 에이전트라는 개념을 깊게 파헤치며, 인공지능의 여러 분야를 현대적 접근방식으로 조합한다.

특히, 제3판에서는 모든 주요 분야의 논법이 갱신됐다. 많은 내용이 세계의 표현 방식(원자적 표현과 분해된 표현, 구조적 표현)에 따른 새로운 조직화 원리에 맞게 갱신되었으며, 부분 관찰 가능 검색, 우발적 계획 수립, 계통적 계획 수립, 관계적 확률 모형과 및 1차 확률 모형, 기계 학습의 정칙화와 손실 함수, 핵 방법, 웹 검색 엔진, 정보 추출, 컴퓨터 시각과 로봇공학 같은 주제에 대한 중요하면서도 새로운 내용이 추가되었다. 또한, 새로운 연습문제 수백 개도 추가되었다.

이 책의 가장 큰 목표는 지난 50년간의 인공지능 연구와 수백 년간의 관련 연구에서 얻은 아이디어들을 독자에게 전달하는 것이다. 그만큼 이 책은 인공지능에 관한 한 가장 포괄적이고 통찰력 있는 책이다.

이 책은 합리적인 의사결정 패러다임을 위한 통합적인 관점을 제공하며, 주요 인공지능 알고리즘의 의사코드들을 포함하고 있다. 또한, 적절한 에이전트 설계를 위한 검색 기법이나 계획 수립, 지식 표현은 물론, 요즘 화두인 자연어 처리, 기계 학습, 로봇공학까지도 아우른다.

또한, 이 책은 기본적으로 대학 학부생용 강의 교재를 염두에 둔 것으로, 총 27장으로 되어 있다. 각 장은 대략 한 주 정도의 강의 분량으로 볼 수 있으며, 책 전체를 떼기가 부담스럽다면 강사와 학생의 관심사에 맞는 장들을 선택해서 한 학기 과정을 만드는 것도 가능하다.

여러분이 강사라면 이 책을 가르칠 수 있는 기쁨을, 학생이라면 이 책을 배울 수 있는 기쁨을 충분히 누릴 수 있기를 바란다.

책속으로

인공지능은 분자생물학과 함께 다른 분야의 과학자들이 “가장 참여하고 싶은 분야”로 자주 언급된다. 물리학을 배우는 학생이라면 멋진 착안을 갈릴레오나 뉴턴, 아인슈타인 등의 선배 과학자들이 이미 차지했다고 느낄 것이다. 반면 인공지능 분야에는 아인슈타인이나 에디슨이 평생에 걸쳐 이룩할 만한 업적들이 아직 많이 남아 있다. 현재 인공지능은 일반적인 분야(학습과 인지)에서부터 구체적인 분야(체스 두기, 수학 정리 증명, 시 쓰기, 복잡한 도로에서 자동차 운전하기, 질병 진단 등)에 이르기까지 대단히 다양한 하위 분야를 포괄한다. 인공지능은 모든 지적 과제에 연관된다. 그런 만큼 진정으로 보편적인 분야라 할 수 있다.
_1쪽

앨런 튜링(Alan Turing)이 제안한 튜링 검사(Turing Test)는 지능의 만족스러운 실천적 정의를 제공하기 위해 고안된 것이다. 인간 조사자가 글로 쓴 질문에 대해 컴퓨터가 글로 답을 했을 때, 만일 그 답이 컴퓨터가 제출한 것인지 아니면 인간이 제출한 것인지 인간 조사자가 구분하지 못한다면 그 컴퓨터는 튜링 검사를 통과한 것이다. 제26장에서는 이 검사를 좀 더 자세히 설명하고, 이 검사를 통과한 컴퓨터가 정말로 지능적인지도 논의한다. 일단 지금은 엄격히 적용된 검사를 통과할 수 있도록 컴퓨터를 프로그래밍하려면 많은 작업이 필요하다는 점만 짚고 넘어가자.
_3쪽

이제는 감지 시스템(시각, 청각, 음성 인식 등등)이 환경에 대한 완벽하게 믿을 만한 정보를 제공하지는 못한다는 인식이 널리 받아들여지고 있다. 따라서 추론과 계획 수립 시스템은 반드시 불확실성을 처리할 수 있어야 한다. 에이전트 관점의 또 다른 중요한 결과는, 인공지능이 제어이론과 경제학처럼 에이전트를 다루는 다른 분야와 좀 더 가깝게 접촉하게 되었다는 점이다. 최근 로봇 자동차 제어의 진보는 더 나은 감지기, 감지의 제어이론적 통합, 위치 결정과 지도 작성, 그리고 일정 정도의 고수준 계획 수립 같은 다양한 접근방식들의 혼합에 의한 것이다.
_33쪽

문제를 형식화했다면, 다음으로 할 일은 문제를 푸는 것이다. 해답은 하나의 동작열이므로, 검색 알고리즘은 가능한 여러 동작열들을 살펴보는 식으로 작동한다. 초기 상태에서 시작하는 가능한 동작열들은 하나의 검색 트리(search tree)를 형성한다. 이 트리(나무)에서 뿌리는 초기 상태이고 가지는 동작, 그리고 마디(node; 노드)는 문제의 상태 공간에 있는 상태에 해당한다.
_92쪽

알파베타 가지치기의 효과는 상태들을 조사하는 순서에 크게 의존한다. 예를 들어 도해 5.5의 (e)와 (f)에서는 D의 후행자들을 전혀 쳐낼 수 없었다. 최악의 후행자(min의 관점에서 본)가 먼저 생성되었기 때문이다. 만일 D의 셋째 후행자가 먼저 생성되었다면 다른 둘을 쳐낼 수 있었을 것이다. 이는, 최선일 가능성이 있는 후행자들을 먼저 조사해 보는 것이 바람직할 수 있음을 암시한다.
_206쪽
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