연락처 정보

코스 개요

인공지능의 역사

  • 지능형 에이전트

문제 해결

  • 탐색을 통한 문제 해결 방법
  • 기존 탐색 기법의 한계와 대안
  • 경쟁 상황에서의 탐색 전략
  • 제약 조건을 고려한 문제 해결

지식과 추론

  • 논리적 추론 능력을 갖춘 에이전트
  • 일차 논리학의 기본 개념
  • 일차 논리 체계 내에서의 추론 방법
  • 전통적인 계획 수립 접근법
  • 실제 환경에서의 계획 수립 및 실행
  • 지식 표현 기술과 그 활용

불확실한 상황에서의 지식과 추론

  • 불확실성 측정 방법론
  • 확률적 추론 방식
  • 시간 흐름에 따른 확률적 분석 기법
  • 단순한 의사결정 프로세스의 구축 방법
  • 복잡한 의사결정 문제 해결 전략

학습 메커니즘

  • 예시 데이터를 활용한 학습 방법
  • 학습 과정에서 지식의 역할과 형성 방식
  • 확률 모델 생성을 위한 학습 기법
  • 강화 학습 접근법 및 활용 사례

의사소통, 인지 능력 및 행동 방식

  • 자연어 처리 기술 개요
  • 커뮤니케이션을 위한 자연어 활용 방법
  • 인간 수준의 인지 능력 구현 방안
  • 로봇 공학과 자율 행동 실현 기술

결론 및 향후 전망

  • 인공지능에 관한 철학적 관점 분석
  • 현재와 미래 시점에서의 인공지능 발전 방향 예측

요건

컴퓨터 과학, 생물학, 수학 및 물리학에 대한 기초 지식

 7 시간

참가자 수


참가자별 가격

회원 평가 (3)

예정된 코스

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