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  • Type MOOC course
  • Period Always open
  • hr Study freely
  • Course approval method Automatic approval

Instructor Introduction

Lecture plan

강의목록
  1. CHAPTER 1
    1. 1. 소개 및 범위
    1. 2. 추론 : Goal Tree와 문제 해결
    1. 3. 추론 : Goal Tree와 규칙 기반 전문가 시스템
    1. 4. 검색 : 깊이 우선 탐색, 언덕 오르기 탐색, 빔 탐색
    1. 5. 검색 : Optimal, 분기 한정법, A*
    1. 6. 검색 : 게임, Minimax, 그리고 Alpha-Beta
    1. 7. 조건 : 선의 조합
    1. 8. 조건 : 검색, Domain Reduction
    1. 9. 조건 : 시각적 객체 인식
  2. CHAPTER 2
    1. 10. 학습에 대한 소개, Nearest Neighbors
    1. 11. 학습 : Identification Trees, Disorder
    1. 12a: 신경망
    1. 12b: 깊은 신경망
    1. 13. 학습: Genetic Algorithms
    1. 14. 학습: 희소 공간, 음운론
    1. 15. 학습: Near Misses, Felicity Conditions
    1. 16. 학습: Support Vector Machines
    1. 17. 학습: Boosting
    1. 18. 표현 : Classes, Trajectories, Transitions
    1. 19. 아키텍처: GPS, SOAR, Subsumption, Society of Mind
    1. 20. 확률 추론 I
    1. 21. 확률 추론 II
    1. 22. 모델 병합, 크로스 모달 커플링, 코스 요약

Additional Info

다음과 같은 분들의 도움을 받았습니다.

[감수자]
이희상
johns hopkins university

[퍼블리셔]
조동헌
연세대학교

[번역]
홍재이, 이수윤, 이창윤, 김세영, 김현수, 박예슬, 최다은, 허수민, 박상근, 신유주