재미있는 인공지능(AI) 이야기(#11)

안녕하세요?
오늘은 인공지능(AI)에 대한 전체적인 학습 목차를 나열합니다.
아래 목차를 보시면 느끼시겠지만 분량이 상당히 많습니다.
저도 아래 내용들을 다 볼 수 있을지.. 걱정이 됩니다만 꾸준히 성실하게 해보겠습니다.
앞으로 펼쳐지는 내용들은 기술적인 것들이라
도형, 그림, 그래프, 알고리즘 의사코드, 저의 실습 C언어코드 등으로 내용이 구성될듯 합니다.
그래서, 워드로 문서 편집하는 작업이 많아서 KLDP에는 더이상 올리지 못하고,
저의 커널연구회 웹페이지에 올려놓을 예정입니다.
앞으로 아래의 링크에서 문서를 보시면 되겠습니다.

http://www.kernel.bz/maruchi/mr03/ai0001.htm

또한, 매주 목요일 저녁8시 커널연구회에서 인공지능 공부모임을 합니다.

누구나 자유롭게 무료로 참가하실 수 있습니다.

찾아오시는길(약도): http://www.kernel.bz/sr/sr04_edu_map.htm

많은 관심과 격려, 참여 바랍니다.
감사합니다.

0. 서문

1. 인공지능(AI) 소개
1.1 AI란 무엇인가?
1.2 AI의 기본

2. 지능적인 에이전트(Agents)
에이전트와 환경 / 좋은(합리적) 행동 / 다양한 환경 / 에이전트의 구조

3. 탐색을 통한 문제 해결
문제해결 에이전트 / 예제문제 / 탐색 / 비정형적 탐색 / 정형적 탐색 / 발견적 함수

4. 진보된 탐색
지역탐색 알고리즘과 최적화 문제 / 연속공간에서 지역탐색 / 비결정적 행동으로 탐색 /
부분적 관찰로 탐색 / 온라인 탐색 에이전트와 알려지지 않은 환경

5. 대립적 탐색
게임 / 게임에서 적절한 결정 / 알파-베타 가지치기 / 불완전한 실시간 결정 /
추론적 게임 / 부분관찰 게임 / State-of-the-Art 게임 프로그램 / 또다른 접근들

6. 제약된 만족 문제
제약된 만족 문제 정의 / 제약된 증식 / CSP을 위한 역추적 탐색 /
CSP에서 지역 탐색 / 문제의 구조

7. 논리적인 에이전트
지식기반 에이전트 / Wumpus(허구적인 은둔형 괴물) 세계 / 논리 / 명제 논리 /
명제 이론 증명 / 효과적인 명제 모델 점검 / 명제 논리 기반 에이전트

8. 첫번째 주문 논리
재방문 표기 / 첫번째 주문 논리의 문법과 의미 / 첫번째 주문 논리 사용 /
첫번째 주문 논리에서 지식 공학

9. 첫번째 주문으로 추론
명제와 첫번째 주문 추론 / 단일화와 리프팅 / 순방향 연결 / 역방향 연결 / 해결

10. 고전적인 계획
고전적 계획의 정의 / 상태공간 탐색 계획을 위한 알고리즘 / 계획 그래프 /
다른 고전적 계획에 접근 / 계획 접근 분석

11. 실제 생활에서 계획과 행동
시간,일정,자원 / 계층적 계획 / 비결정 영역에서 계획과 행동 / 다중에이전트 계획

12. 지식 표현
존재론적 공학 / 범주분류와 객체 / 이벤트 / 심적인 이벤트와 심적인 객체 /
이성 시스템 분류 / 기본적인 정보를 사용한 이성 / 인터넷 쇼핑 세계

13. 수량화시킨 불확실성
불확실한 상황에서 행동 / 기초 확률 표기 / 전체 결합 분포를 사용한 추론 /
독립성 / Bayes 규칙과 사용 / Wumpus 세계 재방문

14. 확률적 이성
불확실한 영역에서 지식의 표현 / Bayesian 네트워크의 의미 /
조건적 분포의 효과적인 표현 / Bayesian 네트워크에서 정확한 추론 /
Bayesian 네트워크에서 근사치 추론 / 합리적 및 첫번째 주문 확률 모델 /
불확실한 이성에 접근하는 또다른 방법들

15. 시간에 따른 확률적 이성
시간과 불확실성 / 일시적 모델에서 추론 / Hidden Markov 모델 / Kalman 필터 /
동적인 Bayesian 네트워크 / 많은 객체에서 노선 유지

16. 단순한 결정
불확실한 상황에서 믿음과 요구 결함 / 도구 이론의 기초 / 도구 함수 /
다중속성의 도구 함수들 / 결정 네트워크 / 정보의 가치 / 결정-이론적 전문가 시스템

17. 복잡한 결정
순차적 결정 문제 / 값 반복 / 정책 반복 / 부분 관찰 MDP /
다중 에이전트로 결정 / 기계구조 설계

18. 예제를 통한 학습
학습 형태 / 지도 학습 / 학습 결정 트리 / 최적의 추정 결정과 평가 / 학습이론 /
선형 모델에서 회귀와 분류 / 인공 신경 네트워크 / 인자없는 모델 / 벡터 머신 지원 /
합주 학습 / 실용적인 기계 학습

19. 학습을 통한 지식
학습의 논리적 공식 / 학습 지식 / 확장 기반 학습 / 타당한 정보를 사용한 학습 /
귀납적 논리 프로그래밍

20. 학습하는 확률적 모델
통계적 학습 / 완전한 데이터 학습 / 숨겨진 변수 학습(EM 알고리즘)

21. 강화된 학습
증강 학습 소개 / 수동적 증강 학습 / 능동적 증강 학습 / 증강 학습 일반화 /
정책 탐색 / 증강 학습 응용

22. 자연어 처리
언어 모델 / 문자 분류 / 정보 검색 / 정보 추출

23. 소통을 위한 자연어
구절 구조 문법 / 문법적 분석(파싱) / 증가된 문법과 의미 해석 / 기계번역 / 음성인식

24. 인식(자각)
이미지 형성 / 초기 이미지 처리 동작들 / 출현에 의한 객체 인식 / 3차원 세계 재구성 /
구조적 정보를 통한 객체 인식 / 영상 사용

25. 로보틱스
소개 / 로보트 하드웨어 / 로보틱 자각 / 움직임 계획 / 불확실한 움직임 계획 /
이동 / 로보틱 소프트웨어 아키텍쳐 / 응용 영역

26. 철학적 토대
약한 AI: 기계가 지능적으로 행동할 수 있는가?
강한 AI: 기계가 정말 생각할 수 있을까?
인공지능 개발에 대한 윤리와 위험

27. AI의 현재와 미래
에이전트 요소들 / 에이전트 아키텍쳐들 / 우리는 올바른 방향으로 가고 있는가? /
AI가 성공 한다는 것은?

참고서적:
Artificial Intelligence: A Modern Approach (3rd Edition)
by Stuart Russell, Peter Norvig

의역:
Jung,JaeJoon(rgbi3307(at)nate.com) on the www.kernel.bz