AI (Artificial Intelligence) Curriculum - Modern Approaches

For this subject, I believe it is necessary to base the learning on the table of contents of a specific book, which is incomparable to any other curriculum. Therefore, I think it is important to introduce the table of contents of the book itself.

However, for professionals who may not have the time to study all the material, I plan to focus on and provide detailed learning for the most essential topics.


Table of Contents (Summary) 

  1. Introduction to AI
  2. Agent and Environments  ------------------------------[바로가기]
  3. Problem Solving and Search  
  4. Search
    1. Uninformed search
    2. BFS (breadth first search)
      • Uniform-cost search
      • DEpth-first search (DFS)
      • Depth-limited search
      • Iterative deepening searches (IDS)
    3. Informed Search
      • Best first search
      • A* Search
      • Heuristics 
    4. Local searches
      • Hill-climbing
      • Simulated annealing
      • Genetic algorithms (GA)
    5. CPS(Constraint Satisfactions Problems)


<최적 학습 목표>

<인공지능. 1: 현대적 접근방식(3판)>
  • CHAPTER 1 소개 1
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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

<인공지능. 2: 현대적 접근방식(3판) 목차>
  • CHAPTER 13 불확실성의 정량화 1
    • 13.1 불확실성하에서의 행동 1
    • 13.2 기본적인 확률 표기법 6
    • 13.3 완전 결합 분포를 이용한 추리 14
    • 13.4 독립성 18
    • 13.5 베이즈 규칙과 그 용법 20
    • 13.6 웜푸스 세계의 재고찰 25
  • CHAPTER 14 확률적 추론 39
    • 14.1 불확실한 정의역의 지식 표현 40
    • 14.2 베이즈망의 의미론 43
    • 14.3 조건부 확률분포의 효율적 표현 49
    • 14.4 베이즈망의 정확한 추리 54
    • 14.5 베이즈망의 근사적 추리 63
    • 14.6 관계적 확률 모형과 1차 확률 모형 74
    • 14.7 불확실한 추론에 대한 다른 접근방식들 82
  • CHAPTER 15 시간에 따른 확률적 추론 105
    • 15.1 시간과 불확실성 106
    • 15.2 시간적 모형에서의 추리 111
    • 15.3 은닉 마르코프 모형 120
    • 15.4 칼만 필터 127
    • 15.5 동적 베이즈망 135
    • 15.6 다수의 객체를 추적 145
  • CHAPTER 16 간단한 의사결정 159
    • 16.1 불확실성하에서의 믿음과 욕구의 결합 160
    • 16.2 효용이론의 기초 161
    • 16.3 효용 함수 165
    • 16.4 다중 특성 효용 함수 174
    • 16.5 의사결정망 179
    • 16.6 정보의 가치 182
    • 16.7 결정이론적 전문가 시스템 187
  • CHAPTER 17 복잡한 의사결정 203
    • 17.1 순차적 의사결정 문제 204
    • 17.2 평가치 반복 211
    • 17.3 방침 반복 216
    • 17.4 부분 관찰 가능 MDP 218
    • 17.5 다중 에이전트 의사결정: 게임이론 228
    • 17.6 메커니즘 설계 244
  • CHAPTER 18 견본을 통한 학습 261
    • 18.1 학습의 여러 형태 262
    • 18.2 감독 학습 264
    • 18.3 의사결정 트리의 학습 267
    • 18.4 최고의 가설의 평가와 선택 279
    • 18.5 학습 이론 286
    • 18.6 선형 모형을 이용한 회귀와 분류 291
    • 18.7 인공 신경망 302
    • 18.8 비매개변수적 모형 313
    • 18.9 지지 벡터 기계 321
    • 18.10 앙상블 학습 326
    • 18.11 실용적인 기계 학습 331
  • CHAPTER 19 학습과 지식 349
    • 19.1 학습의 논리적 형식화 349
    • 19.2 학습에서의 지식 359
    • 19.3 설명 기반 학습 363
    • 19.4 유관성 정보를 이용한 학습 368
    • 19.5 귀납적 논리 프로그래밍 372
  • CHAPTER 20 확률 모형의 학습 389
    • 20.1 통계적 학습 390
    • 20.2 완전 자료를 이용한 학습 393
    • 20.3 숨겨진 변수들이 있는 학습: EM 알고리즘 406
  • CHAPTER 21 강화 학습 423
    • 21.1 소개 423
    • 21.2 수동 강화 학습 425
    • 21.3 능동 강화 학습 433
    • 21.4 강화 학습의 일반화 440
    • 21.5 방침 검색 443
    • 21.6 강화 학습의 응용 446
  • CHAPTER 22 자연어 처리 457
    • 22.1 언어 모형 458
    • 22.2 텍스트 분류 463
    • 22.3 정보 조회 466
    • 22.4 정보 추출 473
  • CHAPTER 23 자연어 의사소통 491
    • 23.1 구 구조 문법 492
    • 23.2 구문 분석(파싱) 496
    • 23.3 증강 문법과 의미론적 해석 502
    • 23.4 기계 번역 513
    • 23.5 음성 인식 520
  • CHAPTER 24 지각 539
    • 24.1 영상 형성 541
    • 24.2 초기 영상 처리 연산들 547
    • 24.3 겉보기를 이용한 물체 인식 555
    • 24.4 3차원 세계의 재구축 560
    • 24.5 구조적 정보로부터 물체 인식 572
    • 24.6 시각의 활용 576
  • CHAPTER 25 로봇공학 589
    • 25.1 소개 589
    • 25.2 로봇 하드웨어 592
    • 25.3 로봇 지각 598
    • 25.4 운동 계획의 수립 606
    • 25.5 불확실한 운동의 계획 614
    • 25.6 운동의 실행 618
    • 25.7 로봇공학 소프트웨어 구조 625
    • 25.8 응용 영역들 628
  • CHAPTER 26 철학적 토대 645
    • 26.1 약 인공지능: 기계가 지능적으로 행동할 수 있는가? 646
    • 26.2 강 인공지능: 기계가 정말로 생각할 수 있는가? 653
    • 26.3 인공지능 개발의 윤리와 위험 662
  • CHAPTER 27 인공지능의 현재와 미래 677
    • 27.1 에이전트의 구성요소들 678
    • 27.2 에이전트 아키텍처 681
    • 27.3 인공지능 연구의 올바른 방향 683
    • 27.4 인공지능이 정말로 성공한다면? 685

reference) 인공지능 현대적 접근 방식 1,2

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