교과목개요
인간의 지적 경험과 사고 과정을 컴퓨터로 구현하는 강좌로써,강의 내용은 생성시스템과 해의 탐색, 지식의 표현과 추론, 퍼지 전문가 시스템, 신경회로망 구조 및 응용, 유전 알고리즘의 이해, 지식공학과 데이터 마이닝 등의 내용을 공부한다.
교수목표
인공지능 시스템 및 지식표현 방법의 이해, 다양한 문제 해결의 기법 이해 등을 교수 목표로 한다.
주요 학습내용 및 수업진행방법
인공지능의 기본개념과 활용에 대한 강의와 병행하여, 학생들은 2명 이하의 팀을 구성하여 인공지능 시스템의 사례를 연구하고 발표하는 Term Project를 수행한다.
학습 성과 평가방법
출석-10%
중간고사-30%
기말고사-30%
Term Project-30%
교재 및 참고문헌
- 교재: 인공지능 개론, 마이클 네그네빗스키 저, 김용혁 역, 2009, 한빛미디어.
- 참고문헌:
[1] 최중민, 김준태, 심광섭, 장병탁 공역, "인공지능 - 지능형 에이전트를 중심으로," 사이텍미디어, 2000, (원저: Nilsson, N., "Artificial Intelligence: A New Synthesis," San Francisco: Morgan Kaufmann, 1998).
[2] Luger, G. F., "Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving" (6th Edition), Addison Wesley, 2008.