1주차 |
지식기반 지능형 시스템 개론
(학습내용 보기)
인간의 지능에 대한 고찰과 함께 인공지능에 대한 가능성을 공부하고, 인공지능의 역사에 대해 살펴본다.
|
|
강의자료 |
|
과제 | -
|
시험 | -
|
동영상 | -
|
다운로드 | 429 |
|
2주차 |
규칙기반 전문가 시스템
(학습내용 보기)
규칙기반 전문가 시스템에 대해 지식의 표현, 시스템의 구조, 추론 기법 등을 공부한다.
|
|
강의자료 |
|
과제 | -
|
시험 | -
|
동영상 | -
|
다운로드 | 257 |
|
3주차 |
규칙기반 전문가 시스템
(학습내용 보기)
MEDIA ADVISOR(논증 규칙기반 전문가 시스템)을 사례로 공부를 하고, 충돌 해법 및 규칙기반 전문가 시스템의 장점과 단점에 대해 이해한다.
|
|
강의자료 |
|
과제 | -
|
시험 | -
|
동영상 | -
|
다운로드 | 212 |
|
4주차 |
퍼지 전문가 시스템
(학습내용 보기)
퍼지 집합론과 퍼지 논리에 대한 이해와 퍼지 집합과 고전적인 크리스프 집합과의 비교, 그리고 언어 변수와 헤지의 개념에 대해 공부한다.
|
|
강의자료 |
|
과제 | -
|
시험 | -
|
동영상 | -
|
다운로드 | 255 |
|
5주차 |
퍼지 전문가 시스템
(학습내용 보기)
퍼지 집합 연산과 퍼지 규칙, 대표적인 퍼지 추론(맘다니형스게노형)에 대해 공부한다.
|
|
강의자료 |
|
과제 |
|
시험 | -
|
동영상 | -
|
다운로드 | 380 |
|
6주차 |
인공 신경망
(학습내용 보기)
인간의 뇌에 대한 생물학적인 구조와 기계 학습의 정의, 활성화 함수, 기본적인 퍼셉트론과 다층 신경망에 대해 공부한다.
|
|
강의자료 |
|
과제 |
|
시험 | -
|
동영상 | -
|
다운로드 | 372 |
|
7주차 |
인공 신경망
(학습내용 보기)
다층 신경망에서의 가속 학습, 홉필드 신경망, 양방향 연상 메모리, 자기조직 신경망에 대해 공부한다.
|
|
강의자료 |
|
과제 |
|
시험 | -
|
동영상 | -
|
다운로드 | 342 |
|
8주차 |
중간고사
|
|
강의자료 | -
|
과제 | -
|
시험 |
|
동영상 | -
|
다운로드 | 331 |
|
9주차 |
진화 연산
(학습내용 보기)
진화의 기본 개념과 자연에서의 진화를 흉내내기, 유전 알고리즘에 대한 이해를 공부한다.
|
|
강의자료 |
|
과제 | -
|
시험 | -
|
동영상 | -
|
다운로드 | 174 |
|
10주차 |
진화 연산
(학습내용 보기)
유전 알고리즘의 작동원리, 유전 알고리즘으로 푸는 정비 스케줄링, 진화 전략 등에 대해 공부한다.
|
|
강의자료 |
|
과제 |
|
시험 | -
|
동영상 | -
|
다운로드 | 258 |
|
11주차 |
하이브리드 지능형시스템
(학습내용 보기)
하이브리드 시스템, 소프트 컴퓨팅의 정의를 이해하고, 신경망 전문가 시스템, 뉴로-퍼지 시스템에 대해 살펴 본다.
|
|
강의자료 |
|
과제 | -
|
시험 | -
|
동영상 | -
|
다운로드 | 164 |
|
12주차 |
하이브리드 지능형시스템
(학습내용 보기)
적응형 뉴로-퍼지 추론형 시스템, 진화 신경망, 퍼지 진화 시스템에 대해 살펴 본다.
|
|
강의자료 |
|
과제 |
|
시험 | -
|
동영상 | -
|
다운로드 | 246 |
|
13주차 |
지식공학과 데이터 마이닝
(학습내용 보기)
지능형 지식기반 시스템을 구축하는 과정인 지식 공학과 문제를 해결하는 전문가 시스템의 사례로 진단 전문가 시스템과 분류 전문가 시스템에 대해 살펴 본다.
|
|
강의자료 |
|
과제 | -
|
시험 | -
|
동영상 | -
|
다운로드 | 164 |
|
14주차 |
지식공학과 데이터 마이닝
(학습내용 보기)
퍼지 전문가 시스템을 이용한 의사결정 지원 퍼지 시스템과 인공 신경망을 이용하는 문자 인식 신경망 시스템, 예측 신경망 시스템유전 알고리즘을 이용하는 순회 판매원 문제에 대해 살펴 본다.
|
|
강의자료 |
|
과제 | -
|
시험 | -
|
동영상 | -
|
다운로드 | 160 |
|
15주차 |
지식공학과 데이터 마이닝
(학습내용 보기)
뉴로-퍼지 시스템으로 의사 결정 지원 시스템의 사례와 시계열 예측 시스템, 그리고 데이터 마이닝과 지식의 발견에 대해 데이터 마이닝을 위한 결정 트리를 살펴 본다.
|
|
강의자료 |
|
과제 | -
|
시험 | -
|
동영상 | -
|
다운로드 | 161 |
|
16주차 |
기말고사
|
|
강의자료 | -
|
과제 | -
|
시험 |
|
동영상 | -
|
다운로드 | 286 |