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Digital Intelligence

생각하는 뇌, 생각하는 기계(On Intelligence)

Chapter 1 : 인공지능 neocortex http://en.wikipedia.org/wiki/Neocortex universal Turing machine http://en.wikipedia.org/wiki/Universal_Turing_machine Chinese room http://en.wikipedia.org/wiki/Chinese_room Chapter 2 : 신경망 neural network http://en.wikipedia.org/wiki/Neural_network Chapter 3 : 사람의 뇌 The Astonishing Hypothesis http://en.wikipedia.org/wiki/Astonishing_hypothesis Chapter 4 : 기억 Vernon Benj..
B3:책 Books/과학 Science 2010. 7. 10. 01:22
문제풀이 - 탐색

임의경로 탐색 최적경로 탐색 맹목적 탐색 - 깊이 우선 탐색 - 넓이 우선 탐색 - 균일비용 탐색 경험적 탐색 - 언덕오르기 기법 - 최적우선 탐색 - A* 알고리즘 참고문서(References) -------------------------------------------------------- * 한국어(Korean) 저자. 역자. "제목". 출판사. 출판년도. (ISBN:) * 영어(English) 저자. 제목, 판, 출판사. 출판년도. (ISBN:) 1. Wikipedia : Depth-first Search http://en.wikipedia.org/wiki/Depth-first_search Breadth-first Search http://en.wikipedia.org/wiki/Breadth-..
B1:기초 Basement 2007. 10. 20. 16:05
인공지능 문제의 특징 / 문제 풀이 방법 (탐색, 문제 축소)

* 탐색형 추론문제 => 비정형적 문제에 대해 시행착오적, 경험적 방법을 사용해서 해를 찾는다. * 연역형 추론문제 => 전제로부터 결론을 얻는 형식논리 추론방법 * 초기상태 ==(연산자)==> 목표상태 연산자는 일종의 함수. 탐색에 의한 문제 풀이 방법 * 상태 : 문제 풀이 과정 중 어느 한 시점의 문제의 형태 * 상태공간 : 초기상태에서 목표상태까지 전환하기 위해, 연산자를 적용해서 얻을 수 있는 모든 경우의 수가 표현된 공간(집합) 문제 축소에 의한 문제 풀이 방법 * 문제 축소(분해) : 문제를 분석하여 좀 더 단순한 부분문제로 분해하고 이를 해결하여 전체 문제를 푸는 방법 * 예: 하노이의 탑 Wikipedia : Tower of hanoi http://en.wikipedia.org/wiki/..
B1:기초 Basement 2007. 10. 20. 15:02
지능적 시스템의 조건

1. 지식을 활용 2. 학습능력(새로운 지식 습득, 보완, 수정) 3. 문제 이해
B1:기초 Basement 2007. 10. 20. 14:54
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