인공지능 2 : 현대적 접근방식/스튜어트 러셀.피터 노빅 지음, 류광 옮김/제이펍

인공지능 2 : 현대적 접근방식

스튜어트 러셀.피터 노빅 지음, 류광 옮김 / 제이펍 / 2016년 01월 / ISBN:9791185890425
정가: 36,000원 / 판매가: 32,400원 / 마일리지: 1,800원
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이 책은 논리학, 확률, 연속수학과 지각, 추론, 학습, 동작, 그리고 초소형 전자기기부터 로봇 행성 탐사 차량에 이르기까지 모든 것을 포괄하는 인공지능 분야의 전 면모를 다루고 있다. 그중 이 책을 관통하는 주제인 지능적 에이전트라는 개념을 깊게 파헤치며, 인공지능의 여러 분야를 현대적 접근방식으로 조합한다.

책의 가장 큰 목표는 지난 50년간의 인공지능 연구와 수백 년간의 관련 연구에서 얻은 아이디어들을 독자에게 전달하는 것이다. 그만큼 이 책은 인공지능에 관한 한 가장 포괄적이고 통찰력 있는 책이다. 이 책은 합리적인 의사결정 패러다임을 위한 통합적인 관점을 제공하며, 주요 인공지능 알고리즘의 의사코드들을 포함하고 있다. 또한, 적절한 에이전트 설계를 위한 검색 기법이나 계획 수립, 지식 표현은 물론, 요즘 화두인 자연어 처리, 기계 학습, 로봇공학까지도 아우른다.

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

13.7 요약 29

연습문제 33

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

14.8 요약 89

연습문제 97

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

15.7 요약 149

연습문제 153

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

16.8 요약 191

연습문제 196

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

17.7 요약 251

연습문제 256

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

18.12 요약 336

연습문제 344<B…