○ 교육목적
- 인공지능에서 활용하는 지식과 추론에 관한 이론과 학습관련 이론을 이해
- 인공지능에서 활용되는 문제 해결 전략과 알고리즘 사례를 통해 실제 프로그램 개발에 활용
- 인공지능의 논리 도출과 논리 프로그래밍에 대한 이해 도모
- 인공지능의 의미 네트워크와 온톨로지에 대한 이해 도모
- 기계 학습, 뉴럴 네트워크, 유전자 알고리즘, 자연어와 자연언어의 생성 과정 이해
○ 교육내용
1차시
1.지식 표현과 논리 - 명제 논리
2차시
2.지식 표현과 논리 - 기호 논리(1)
3차시
3.지식 표현과 논리 - 기호 논리(2)
4차시
4. 지식 표현과 논리 - 술어 논리
5차시
5.지식 표현과 논리 - 지식 표현 언어와 일차 논리(1)
6차시
6.지식 표현과 논리 - 지식 표현 언어와 일차 논리(2)
7차시
7.지식 표현과 논리 - 논리 도출과 논리 프로그래밍
8차시
8.의미 네트워크와 온톨로지 - 지식의 유형과 의미 네트워크
9차시
9.의미 네트워크와 온톨로지 - 온톨로지
10차시
10.의미 네트워크와 온톨로지 - 프레임 이론과 오브젝트 지향
11차시
11.계획 수립 - 계획 수립과 알고리즘
12차시
12.계획 수립 - 계획 수립 시스템(1)
13차시
13.계획 수립 - 계획 수립 시스템(2)
14차시
14.불확실 환경에서 추론_확률적 추론 - 확률적 추론
15차시
15.불확실 환경에서 추론_확률적 추론 - 베이즈 이론
16차시
16.불확실 환경에서 추론_확률적 추론 - 퍼지 이론
17차시
17.기계 학습 - 학습과 학습 시스템
18차시
18.기계 학습 - 다양한 학습에 대한 이해
19차시
19.뉴럴 네트워크
20차시
20.유전자 알고리즘
21차시
21.자연어와 자연 언어의 생성
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