○ 교육목적
- 인공지능의 개념 및 발달사에 대한 이해 도모
- 인공지능에서 활용하는 지식과 추론에 관한 이론과 학습관련 이론을 이해
- 인공지능에서 활용되는 문제 해결 전략과 알고리즘 사례를 통해 실제 프로그램 개발에 활용
- 인공지능의 탐색을 통한 문제 해결 알고리즘 이해
- 인공지능의 경험(지식) 기반 탐색, 지식 표현과 논리에 대한 이해 도모
○ 교육내용
1차시
1.인공지능의 기초 이해 - 인공지능의 소개
2차시
2.인공지능의 기초 이해 - 인공지능의 발달사
3차시
3.에이전트의 소개 - 에이전트 정의 및 지능형 에이전트
4차시
4.에이전트의 소개 - 에이전트 환경과 에이전트 아키텍처
5차시
5.에이전트의 소개 - 다양한 에이전트 아키텍처
6차시
6.탐색을 통한 문제 해결 - 상태 공간과 탐색 문제(1)
7차시
7.탐색을 통한 문제 해결 - 상태 공간과 탐색 문제(2)
8차시
8.탐색을 통한 문제 해결 - 다양한 탐색 문제와 탐색 전략
9차시
9.탐색을 통한 문제 해결 - 문제 해결과 탐색 알고리즘
10차시
10.탐색을 통한 문제 해결 - 탐색 트리와 탐색 알고리즘
11차시
11.탐색을 통한 문제 해결 - 너비 우선 탐색과 균일 비용 탐색
12차시
12.탐색을 통한 문제 해결 - 깊이 우선과 깊이 우선 반복 심화 탐색
13차시
13.탐색을 통한 문제 해결 - 양방향 탐색, 주요 탐색 전략 비교
14차시
14.경험(지식)기반 탐색 - 휴리스틱 탐색법과 최적·최고 우선 탐색
15차시
15.경험(지식)기반 탐색 - 탐욕적 탐색과 A* 탐색
16차시
16.경험(지식)기반 탐색 - 적대적 탐색
17차시
17.경험(지식)기반 탐색 - 게임 트리의 탐색
18차시
18.지식 표현과 논리 - 지식 표현과 추론
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