인공지능

충북대학교
이건명

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주제분류

공학 >컴퓨터ㆍ통신 >컴퓨터과학
강의학기

2016년 1학기

조회수

139,179
평점

4.1/5.0 (11)

강의계획서

인공지능의 기본 개념을 살펴보고, 탐색과 최적화 기법, 지식표현의 다양한 방법과 추론 기법, 딥러닝을 비롯한 기계학습 방법, 계획수립 방법을 다룬다.

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인공지능 소개

차시별 강의

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