CHAPTER 2 인간의 뇌를 모방하는 기계 = 신경망 43

체험해봅시다: 인공지능이라면 약간 비뚤어진 문자를 정확히 인식할 수 있다 45

체험해봅시다: 인공지능이라면 더욱 비뚤어진 문자라도 정확히 인식할 수 있다 49

2.1 뇌의 모델과 신경망의 개념 52

2.2 퍼셉트론 56

2.3 홉필드 네트워크 61

2.4 기타 신경망 65

CHAPTER 3 인간의 애매함을 기계로 처리하기 = 퍼지 71

체험해봅시다: ‘약간 높은 듯/약간 낮은 듯’하게 에어컨 제어하기 73

체험해봅시다: 애매한 조건으로 목푯값 유지하기 76

3.1 퍼지의 개념 79

3.2 퍼지 추론 85

3.3 퍼지 제어 89

3.4 퍼지 관계 91

CHAPTER 4 좋은 것이 남는 진화의 법칙 = 유전 알고리즘 97

체험해봅시다: 효율적으로 재산 분배하기 99

4.1 유전 알고리즘이란? 104

4.2 유전 알고리즘의 구체적 예 108

4.3 유전 알고리즘의 응용 111

CHAPTER 5 우리 주변의 문제 잘 해결하기 = 문제 해결 117

체험해봅시다: 선교사가 ‘식인종’에 잡혀 먹히지 않고 강을 건널 수 있을까? 119

5.1 모델화 123

5.2 상태 전이 124

5.3 문제 해결의 구체적 예 126

CHAPTER 6 가장 효율적인 경로를 어떻게 선택할까? = 탐색법 131

체험해봅시다: 최소 비용으로 산의 정상까지 오르는 경로 탐색 133

6.1 탐색법의 분류 136

6.2 체계적 탐색 137

6.3 휴리스틱 탐색 140

6.4 탐색법 정리 144

CHAPTER 7 상대가 있을 경우의 대처 방법 = 게임 전략 147

체험해봅시다: 간단한 카드 게임으로 컴퓨터에 도전! 149

7.1 Min-Max 전략 153

7.2 αβ 전략 154

CHAPTER 8 인간이 학습하는 과정을 기계로 모방하기 = 머신 러닝 157

체험해봅시다: 인공지능에 단어의 의미 가르치기 159

8.1 머신 러닝의 기본적 개념 162

8.2 버전 공간법 165

CHAPTER 9 인간의 지식을 기계상에 표현하여 인간을 대신 = 지식 표현과 전문가 시스템 169

체험해봅시다: 병원에 가기 전에 인공지능에 물어보기 171

9.1 지식 표현 174

9.2 전문가 시스템 181

CHAPTER 10 기계에 인간의 자율성 부여하기 = 에이전트 185

체험해봅시다: 범인을 잡아라! 187

10.1 에이전트의 고전적 문제 191

10.2 에이전트의 개념 195

10.3 멀티에이전트 197

CHAPTER 11 인공지능을 개척한 컴퓨터 언어 = Lisp 201

11.1 리스트 처리 203

11.2 람다 계산 208

11.3 스코프와 익스텐트 213

11.4 쓰레기 수집 215

CHAPTER 12 사물의 관계를 서술하는 컴퓨터 언어 = Prolog 219

12.1 명제 논리 221

12.2 술어 논리 227

12.3 혼 절 231

12.4 단일화와 백트랙 234

12.5 WAM과 추상 명령 236

참고문헌 241

찾아보기 244