Course Outline

인공지능의 역사

  • 지능형 에이전트

문제 해결

  • Search을 통해 문제 해결
  • 클래식을 넘어서 Search
  • 적대적 Search
  • 제약조건 만족 문제

지식과 추론

  • 논리적 에이전트
  • 1차 논리
  • 1차 논리의 추론
  • 고전적 계획
  • 현실 세계에서의 계획과 행동
  • 지식 표현

불확실한 지식과 추론

  • 불확실성의 정량화
  • 확률적 추론
  • 시간에 따른 확률적 추론
  • 간단한 결정 내리기
  • 복잡한 결정 내리기

학습

  • 사례를 통해 배우기
  • 학습 속의 지식
  • 확률 모델 학습
  • Reinforcement Learning

의사소통, 인식 및 행동;

  • 자연어 처리
  • Communication에 대한 자연어
  • 지각
  • Robotics

결론

  • 철학적 기초
  • AI: 현재와 미래

Requirements

컴퓨팅, 생물학, 수학 및 물리학에 대한 일반 지식

  7 Hours
 

Number of participants


Starts

Ends


Dates are subject to availability and take place between 10:00 and 17:00.
Open Training Courses require 5+ participants.

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