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  • 주제분류
    공학 >컴퓨터ㆍ통신 >컴퓨터과학
  • 강의학기
    2016년 1학기
  • 조회수
    51,130
  • 평점
    4/5.0
강의계획서
강의계획서
인공지능의 기본 개념을 살펴보고, 탐색과 최적화 기법, 지식표현의 다양한 방법과 추론 기법, 딥러닝을 비롯한 기계학습 방법, 계획수립 방법을 다룬다.
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1. 인공지능 소개 인공지능의 정의, 역사, 요소기술 분야, 주요 응용분야, 최근 동향, 인공지능의 윤리, 인공지능의 특이점에 대해서 소개한다. URL
인공지능 소개 인공지능의 정의, 역사, 요소기술 분야, 주요 응용분야, 최근 동향, 인공지능의 윤리, 인공지능의 특이점에 대해서 소개한다. 소스URL
2. 탐색과 최적화 I 상태공간, 맹목적 탐색, 정보이용탐색, 게임탐색, AlphaGo에서의 탐색 기법을 소개한다. URL
탐색과 최적화 I 상태공간, 맹목적 탐색, 정보이용탐색, 게임탐색, AlphaGo에서의 탐색 기법을 소개한다. 소스URL
3. 탐색과 최적화 II 제약조건 만족문제, 조합 최적화(유전 알고리즘, 메타 휴리스틱), 함수 최적화(제약조건 최적화, 라그랑주 함수, 회귀문제, 최대경사법)에 대해서 소개한다. URL
탐색과 최적화 II 제약조건 만족문제, 조합 최적화(유전 알고리즘, 메타 휴리스틱), 함수 최적화(제약조건 최적화, 라그랑주 함수, 회귀문제, 최대경사법)에 대해서 소개한다. 소스URL
4. 지식표현 및 추론 I 지식표현, 규칙, 프레임, 명제 논리 등에 대해서 다른다. URL
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5. 지식표현 및 추론 II 술어논리와 추론, 의미망, 스크립트, 온톨로지, RDF, 시맥틱 웹에 대해서 다룬다. URL
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6. 지식표현 및 추론 III 불확실한 지식표현 방법으로 확신도, 확률기반 지식표현, 퍼지이론에 대해서 다룬다. URL
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7. 지식표현 및 추론 IV 확률그래프 모델, 함수기반 지식표현, 규칙기반 시스템 등에 대해서 다른다. URL
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8. 기계학습 I 기계학습의 개념, 기계학습이 종류(지도학습, 비지도학습, 강화학습, 반지도학습)에 대해서 다루느다 URL
기계학습 I 기계학습의 개념, 기계학습이 종류(지도학습, 비지도학습, 강화학습, 반지도학습)에 대해서 다루느다 소스URL
9. 기계학습 II 결정트리, 앙상블 분류기, k-근접이웃알고리즘, 군집화 알고리즘, 단순 베이즈 분류기 URL
기계학습 II 결정트리, 앙상블 분류기, k-근접이웃알고리즘, 군집화 알고리즘, 단순 베이즈 분류기 소스URL
10. 기계학습 III 퍼셉트론, 다층 퍼셉트론 등의 신경망과 학습알고리즘을 소개하고, 딥러닝 방법에 대해서 소개한다. URL
기계학습 III 퍼셉트론, 다층 퍼셉트론 등의 신경망과 학습알고리즘을 소개하고, 딥러닝 방법에 대해서 소개한다. 소스URL
11. 기계학습 IV 서포트벡터 마신(SVM)의 원리 및 알고리즘에 대해서 학습한다. URL
기계학습 IV 서포트벡터 마신(SVM)의 원리 및 알고리즘에 대해서 학습한다. 소스URL
12. 강화학습 강화학습의 개념과 대표적인 강화학습 알고리즘에 대해서 소개한다. URL
강화학습 강화학습의 개념과 대표적인 강화학습 알고리즘에 대해서 소개한다. 소스URL
13. 계획수립 계획수립의 개념, 계획수립 문제의 형태, 계획수립언어, 고전적 계획수립 기법 등에 대해서 소개한다. URL
계획수립 계획수립의 개념, 계획수립 문제의 형태, 계획수립언어, 고전적 계획수립 기법 등에 대해서 소개한다. 소스URL

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사용자 의견

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운영자2018-05-21
KOCW입니다. 충북대학교로 강의교재에 대해 다시 확인을 요청했습니다. 답변이 오면 안내 드리도록 하겠습니다.
kandee69 2018-05-20
안녕하세요 강의 교재 책 제목이 정확지 않은것 같아요. 인터넷 서점에서 찾을수가 없네요.
운영자2018-05-18
KOCW입니다. 강의교재는 이건명, 인공지능_ 튜링 테스트에서 딥러닝까지, 생능출판, 2018입니다.
운영자2018-05-16
KOCW입니다. 충북대학교로 강의교재에 대해 문의하였습니다. 답변이 오는대로 안내 드리겠습니다.
seheyn999 2018-05-16
교재 알 수 있을까요??
hschang98 2017-11-04
기계학습II의 단순 베이즈 분류기 예에서 확률계산이 틀린 부분이 있습니다. P&#40vertical,dashed,no&#41&#611/14가 아니라 2/14입니다.
wavelovejin 2017-01-13
교수님의 강의 교재는 무엇인가요?

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