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[MIT]인공지능개론
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[MIT]인공지능개론
[MIT]인공지능개론
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CHAPTER 1
1. 소개 및 범위
2. 추론 : Goal Tree와 문제 해결
3. 추론 : Goal Tree와 규칙 기반 전문가 시스템
4. 검색 : 깊이 우선 탐색, 언덕 오르기 탐색, 빔 탐색
5. 검색 : Optimal, 분기 한정법, A*
6. 검색 : 게임, Minimax, 그리고 Alpha-Beta
7. 조건 : 선의 조합
8. 조건 : 검색, Domain Reduction
9. 조건 : 시각적 객체 인식
CHAPTER 2
10. 학습에 대한 소개, Nearest Neighbors
11. 학습 : Identification Trees, Disorder
12a: 신경망
12b: 깊은 신경망
13. 학습: Genetic Algorithms
14. 학습: 희소 공간, 음운론
15. 학습: Near Misses, Felicity Conditions
16. 학습: Support Vector Machines
17. 학습: Boosting
18. 표현 : Classes, Trajectories, Transitions
19. 아키텍처: GPS, SOAR, Subsumption, Society of Mind
20. 확률 추론 I
21. 확률 추론 II
22. 모델 병합, 크로스 모달 커플링, 코스 요약
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14. 학습: 희소 공간, 음운론
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