스튜어트 러셀의 "인공지능: 현대적 접근법"은 인공지능 분야의 필독서로 자리 잡고 있는 교재입니다. 이 책은 전 세계 1,500개 이상의 대학에서 교재로 사용되며, 인공지능 연구의 결정판으로 평가받고 있습니다. 특히, 미국 내 554개 대학에서 채택되어 그 신뢰성과 권위성을 입증하고 있습니다. 저자 스튜어트 러셀과 피터 노빅은 각자의 분야에서 오랜 경험과 깊은 지식을 가진 전문가들로, 이 책을 통해 인공지능의 기초부터 심화 내용까지 폭넓게 다루고 있습니다.
이 책은 인공지능의 정의, 역사, 다양한 알고리즘 및 응용 분야에 대한 깊이 있는 논의를 제공합니다. 특히, 인공지능의 발전과 현실화에 대한 상반된 방향의 연구 결과를 다루며, 독자들이 이 복잡한 주제를 이해하는 데 큰 도움을 줍니다. 각 장은 명확한 설명과 함께 다양한 사례를 통해 독자들이 쉽게 접근할 수 있도록 구성되어 있습니다.
또한, 이 책은 인공지능의 위험과 혜택에 대한 심도 있는 논의를 포함하고 있어, 기술 발전에 따른 사회적, 윤리적 문제에 대한 인식을 높이는 데 기여합니다. 최신 연구 결과와 함께 인공지능의 미래에 대한 통찰을 제공하여, 학생들뿐만 아니라 연구자와 실무자에게도 유용한 자료가 될 것입니다.
"인공지능: 현대적 접근법"은 단순한 교재를 넘어, 인공지능을 배우고자 하는 모든 이들에게 필수적인 지침서로 추천합니다. 이 책을 통해 인공지능의 기초를 다지고, 더 나아가 이 분야에서의 전문성을 키워나갈 수 있을 것입니다. 42,000원의 가격은 이 책이 제공하는 가치에 비해 합리적인 선택이 될 것입니다. 인공지능의 세계에 발을 담그고 싶다면, 이 책을 통해 시작해 보세요.
목차
PART I 인공지능
CHAPTER 1 소개 ㆍ 3
1.1 인공지능이란 무엇인가? 4
1.2 인공지능의 기반 학문 10
1.3 인공지능의 역사 25
1.4 인공지능의 현황 38
1.5 인공지능의 위험과 혜택 43
▶▶ 요약 47
▶▶ 참고문헌 및 역사적 참고사항 49
CHAPTER 2 지능적 에이전트 ㆍ 51
2.1 에이전트와 환경 52
2.2 좋은 행동: 합리성 개념 55
2.3 환경의 본성 59
2.4 에이전트의 구조 65
▶▶ 요약 81
▶▶ 참고문헌 및 역사적 참고사항 82
PART II 문제 해결
CHAPTER 3 검색을 통한 문제 해결 ㆍ 87
3.1 문제 해결 에이전트 88
3.2 문제의 예 92
3.3 검색 알고리즘들 97
3.4 정보 없는 검색 전략 104
3.5 정보 있는 검색(발견적 검색) 전략들 114
3.6 발견적 함수 130
▶▶ 요약 140
▶▶ 참고문헌 및 역사적 참고사항 141
CHAPTER 4 복잡한 환경의 검색 ㆍ 147
4.1 국소 검색과 최적화 문제 147
4.2 연속 공간의 국소 검색 157
4.3 비결정론적 동작들을 수반한 검색 161
4.4 부분 관측 가능 환경의 검색 167
4.5 온라인 검색 에이전트와 미지 환경 177
▶▶ 요약 185
▶▶ 참고문헌 및 역사적 참고사항 186
CHAPTER 5 대립 검색과 게임 ㆍ 191
5.1 게임 이론 191
5.2 게임의 최적 결정 194
5.3 발견적 알파베타 트리 검색 203
5.4 몬테카를로 트리 검색 210
5.5 확률적 게임 214
5.6 부분 관측 가능 게임 218
5.7 게임 검색 알고리즘들의 한계 224
▶▶ 요약 226
▶▶ 참고문헌 및 역사적 참고사항 227
CHAPTER 6 제약 충족 문제 ㆍ 235
6.1 제약 충족 문제의 정의 236
6.2 제약 전파: CSP의 추론 242
6.3 CSP를 위한 역추적 검색 250
6.4 CSP를 위한 국소 검색 257
6.5 문제의 구조 259
▶▶ 요약 265
▶▶ 참고문헌 및 역사적 참고사항 266
PART III 지식, 추론, 계획 수립
CHAPTER 7 논리적 에이전트 ㆍ 273
7.1 지식 기반 에이전트 274
7.2 웜퍼스 세계 276
7.3 논리 280
7.4 명제 논리: 아주 간단한 논리 284
7.5 명제 정리 증명 291
7.6 효과적인 명제 모형 점검 304
7.7 명제 논리에 기초한 에이전트 310
▶▶ 요약 322
▶▶ 참고문헌 및 역사적 참고사항 323
CHAPTER 8 1차 논리 ㆍ 327
8.1 표현의 재고찰 327
8.2 1차 논리의 구문과 의미론 333
8.3 1차 논리의 활용 346
8.4 1차 논리의 지식 공학 354
▶▶ 요약 361
▶▶ 참고문헌 및 역사적 참고사항 362
CHAPTER 9 1차 논리의 추론 ㆍ 365
9.1 명제 추론 대 1차 추론 365
9.2 단일화와 1차 추론 368
9.3 순방향 연쇄 374
9.4 역방향 연쇄 382
9.5 분해 389
▶▶ 요약 403
▶▶ 참고문헌 및 역사적 참고사항 404
CHAPTER 10 지식 표현 ㆍ 409
10.1 온톨로지 공학 410
10.2 범주와 객체 413
10.3 사건 420
10.4 정신적 객체와 양상 논리 425
10.5 범주 추론 시스템 429
10.6 기본 정보를 이용한 추론 434
▶▶ 요약 440
▶▶ 참고문헌 및 역사적 참고사항 441
CHAPTER 11 자동 계획 수립 ㆍ 449
11.1 고전적 계획 수립의 정의 450
11.2 고전적 계획 수립을 위한 알고리즘들 455
11.3 계획 수립을 위한 발견적 함수 460
11.4 위계적 계획 수립 465
11.5 비결정론적 정의역에서의 계획 수립과 실행 476
11.6 시간, 일정, 자원 488
11.7 계획 수립 접근방식들의 분석 493
▶▶ 요약 494
▶▶ 참고문헌 및 역사적 참고사항 495
PART IV 불확실한 지식과 추론
CHAPTER 12 불확실성의 정량화 ㆍ 505
12.1 불확실성하에서의 행동 505
12.2 기본적인 확률 표기법 510
12.3 완전 결합 분포를 이용한 추론 518
12.4 독립성 522
12.5 베이즈 규칙과 그 용법 523
12.6 단순 베이즈 모형 528
12.7 웜퍼스 세계의 재고찰 530
▶▶ 요약 534
▶▶ 참고문헌 및 역사적 참고사항 535
CHAPTER 13 확률적 추론 ㆍ 539
13.1 불확실한 문제 영역의 지식 표현 539
13.2 베이즈망의 의미론 542
13.3 베이즈망의 정확 추론 558
13.4 베이즈망의 근사 추론 568
13.5 인과망 585
▶▶ 요약 591
▶▶ 참고문헌 및 역사적 참고사항 591
CHAPTER 14 시간에 따른 확률적 추론 ㆍ 599
14.1 시간과 불확실성 600
14.2 시간적 모형의 추론 605
14.3 은닉 마르코프 모형 615
14.4 칼만 필터 622
14.5 동적 베이즈망 630
▶▶ 요약 643
▶▶ 참고문헌 및 역사적 참고사항 644
CHAPTER 15 확률적 프로그래밍 ㆍ 647
15.1 관계 확률 모형 648
15.2 열린 모집단 확률 모형 656
15.3 복잡한 세계의 추적 665
15.4 확률 모형으로서의 프로그램 670
▶▶ 요약 676
▶▶ 참고문헌 및 역사적 참고사항 676
CHAPTER 16 간단한 의사결정 ㆍ 683
16.1 불확실성하에서의 믿음과 욕구의 결합 684
16.2 효용이론의 기초 685
16.3 효용 함수 689
16.4 다중 특성 효용 함수 699
16.5 의사결정망 705
16.6 정보의 가치 708
16.7 미지의 선호도 716
▶▶ 요약 720
▶▶ 참고문헌 및 역사적 참고사항 721
CHAPTER 17 복잡한 의사결정 ㆍ 727
17.1 순차적 의사결정 문제 727
17.2 MDP를 위한 알고리즘들 740
17.3 강도 문제 750
17.4 부분 관측 가능 MDP 759
17.5 POMDP를 푸는 알고리즘 762
▶▶ 요약 768
▶▶ 참고문헌 및 역사적 참고사항 769
CHAPTER 18 다중 에이전트 의사결정 ㆍ 775
18.1 다중 에이전트 환경의 특징 775
18.2 비협력 게임 이론 783
18.3 협력 게임 이론 809
18.4 집합적 의사결정 818
▶▶ 요약 835
▶▶ 참고문헌 및 역사적 참고사항 836
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