CHAPTER 04 논리와 자동논증
4.1. 명제논리
4.2. 술어논리
4.2.1 구문
4.2.2 의미론
4.2.3 추론규칙
4.2.4 단일화
4.3. 자동논증
4.3.1 논리융합
4.3.2 논리융합을 위한 전략
4.3.3 논리융합 반박을 이용한 질의응답
4.3.4 자동논증 시스템
CHAPTER 05 불확실성과 퍼지논리
5.1. 불확실성
5.2. 확률
5.2.1 조건확률과 Bayes 정리
5.3. 확신인자
5.4. 퍼지 집합 이론
5.4.1 퍼지 집합
5.4.2 퍼지 수
5.4.3 퍼지 관계
5.4.4 퍼지 논리
5.4.5 퍼지 제어
CHAPTER 06 계획수립
6.1. 계획과 상자 쌓기
6.2. STRIPS
6.3. 계층적 계획 수립
CHAPTER 07 기계학습과 유전 알고리즘
7.1. 기계학습에 관련된 요소
7.2. 귀납적 학습의 예
7.3. 일반화와 개념공간
7.4. 버전공간 탐색
7.5. ID3 알고리즘
7.6. 귀납적 편향
7.7. 설명 기반 학습
7.8. 유추에 의한 학습
7.9. 비지도 학습
7.9.1 응집성 군집화
7.9.2 K-Means Clustering 알고리즘
7.9.3 개념적 군집화
7.10. 강화 학습
7.11. 유전 알고리즘과 유전 프로그래밍
7.11.1 유전 알고리즘의 예
7.11.2 유전 프로그래밍
CHAPTER 08 인공 신경망과 딥러닝
8.1. 인공 신경망
8.2. 심층 신경망과 딥러닝
8.3. 인공 신경망의 특성과 도구
8.3.1 인공 신경망의 특성
8.3.2 인공 신경망의 도구
PART II 인공지능 응용
CHAPTER 09 전문가 시스템
9.1. 전문가 시스템의 간단한 역사
9.2. 전문가 시스템의 구조
9.3. 추론엔진
9.3.1 전향추론
9.3.2 후향추론
9.3.3 모델 기반 논증
9.3.4 사례 기반 논증
9.4. 전문가 시스템의 개발 절차
9.4.1 개발 준비 단계
9.4.2 시스템 분석 및 설계 단계
9.4.3 원형 개발 단계
9.4.4 시스템 개발 단계
9.4.5 구현 단계
9.4.6 유지보수 단계
9.5. 전문가 시스템의 실행 예
9.6. 전문가 시스템의 특성 및 개발 도구
9.6.1 전문가 시스템의 특성
9.6.2 전문가 시스템의 개발도구
CHAPTER 10 자연어 처리
10.1. 자연어 처리의 응용분야
10.1.1 기계번역
10.1.2 정보검색
10.1.3 자연어 인터페이스
10.2. 관련지식 및 처리절차
10.3. 구문분석
10.3.1 문법
10.3.2 파싱
10.3.3 구문 분석기 구현
10.3.4 상향식 구문 분석기 구현
10.4. 의미분석
10.5. 상황분석
10.6. 자연어 생성
10.7. 음성인식
CHAPTER 11 컴퓨터 시각
11.1. 영상 획득
11.1.1 디지털 신호의 생성
11.2. 영상 처리
11.2.1 잡음제거
11.2.2 명암 척도 변환
11.3. 영상 분석
11.3.1 경계검출
11.3.2 경계선 다듬기와 영역 찾기
11.3.3 입체 정보 분석
11.4. 영상 이해
11.4.1 원형 매칭
11.4.2 특성 매칭
11.5. 컴퓨터 시각의 응용
CHAPTER 12 에이전트와 로봇
12.1. 소프트웨어 에이전트
12.1.1 에이전트의 분류
12.1.2 에이전트의 예
12.1.3 에이전트의 특성
12.1.4 다중 에이전트 시스템
12.1.5 에이전트를 이용한 시스템 통합
12.2. 로봇
12.2.1 산업용 로봇
12.2.2 자율 이동 로봇
12.2.3 인간형 로봇
12.2.4 그 밖의 로봇
CHAPTER 13 시맨틱 웹
13.1. 시맨틱 웹이란 무엇인가?
13.2. 시맨틱 웹의 구조
13.2.1 Internet Level
13.2.2 Structure Level
13.2.3 Meta Data Level
13.2.4 Ontology Level
13.2.5 Logic&Trust Level
13.3. 시맨틱 웹 개발 도구
13.4. 시맨틱 웹 응용 분야 및 관련 연구
13.4.1 응용 분야
13.4.2 관련 연구
CHAPTER 14 4차 산업혁명과 인공지능
14.1. 산업혁명의 역사
14.2. 4차 산업혁명과 인공지능
14.3. 인공지능의 미래