이론편
CHAPTER 1 인공지능
1.1 인공지능이란
1.2 인공지능의 역사
1.3 인공지능의 연구 분야
1.4 인공지능의 최근동향
1.5 인공지능의 영향
1.6 연습 문제
CHAPTER 2 탐색과 최적화
2.1 상태 공간과 탐색
2.2 맹목적 탐색
2.3 정보이용 탐색
2.4 게임 탐색
2.5 제약조건 만족 문제
2.6 최적화
2.7 연습 문제
CHAPTER 3 지식 표현과 추론
3.1 지식
3.2 규칙
3.3 프레임
3.4 논리
3.5 의미망
3.6 스크립트
3.7 온톨로지
3.8 함수에 의한 지식 표현
3.9 불확실한 지식 표현
3.10 규칙 기반 시스템
3.11 심볼 그라운딩 문제와 프레임 문제
3.12 CYC 프로젝트
3.13 연습문제
CHAPTER 4 기계학습
4.1 기계학습
4.2 기계학습의 종류
4.3 기계학습 대상 문제
4.4 결정 트리
4.5 앙상블 분류기
4.6 k-근접이웃 알고리즘
4.7 군집화 알고리즘
4.8 단순 베이즈 분류기
4.9 신경망
4.10 서포트 벡터 머신 SVM
4.11 강화 학습
4.12 전이 학습
4.13 연습문제
CHAPTER 5 딥러닝
5.1 딥러닝
5.2 컨볼루션 신경망
5.3 딥러닝 생성 모델
5.4 재귀 신경망
5.5 오토인코더
5.6 인코더-디코더 망
5.7 메모리 확장 신경망 모델
5.8 딥러닝 개발 환경
5.9 연습문제
CHAPTER 6 계획수립
6.1 계획수립
6.2 계획수립 문제
6.3 계획수립기
6.4 계획수립 문제 기술 언어
6.5 고전적 계획수립 방법
6.6 상태공간 계획수립
6.7 계획공간 계획수립
6.8 계층적 계획수립
6.9 연습문제

응용편
CHAPTER 7 데이터 마이닝
7.1 데이터 마이닝
7.2 데이터 마이닝의 과정
7.3 데이터 마이닝 대상
7.4 연관 규칙 마이닝
7.5 텍스트 마이닝
7.6 그래프 마이닝
7.7 추천
7.8 시각화
7.9 연습문제
CHAPTER 8 자연어 처리
8.1 자연어의 특성
8.2 한국어 문법
8.3 형식 문법
8.4 자연어 처리의 분석 단계
8.5 형태소 분석과 품사 태깅
8.6 구문 분석
8.7 의미 분석
8.8 단어의 실수 벡터 표현
8.9 딥러닝 기반의 자연어처리
8.10 음성인식
8.11 연습 문제
CHAPTER 9 컴퓨터 비전
9.1 컴퓨터 비전의 문제
9.2 영상 표현
9.3 영상처리
9.4 특징 추출
9.5 컴퓨터 비전의 대상
9.6 객체 위치 검출 및 개체 인식
9.7 의미적 영역 분할
9.8 딥러닝 응용
9.9 연습문제
CHAPTER 10 지능 로봇
10.1 로봇
10.2 로봇 시스템 구성
10.3 기구학과 동역학
10.4 센서와 구동기
10.5 구성요소 간의 통신 방식
10.6 로봇 제어 패러다임과 구조
10.7 로봇 소프트웨어 개발 프레임워크
10.8 로봇 계획 수립
10.9 위치 결정과 지도 작성
10.10 항법
10.11 연습문제

도구편
CHAPTER 11 규칙 기반 시스템 개발 도구 Jess
11.1 Jess
11.2 Jess 설치
11.3 Eclipse 설치 및 Jess 연동
11.4 Jess 프로그래밍
11.5 Jess 활용 예제
11.6 실습문제
CHAPTER 12 기계 학습과 데이터 마이닝 도구 Weka
12.1 Weka
12.2 Explorer를 이용한 데이터 분석
12.3 결정트리 기반 분류
12.4 연관 규칙 마이닝
12.5 실습문제
CHAPTER 13 딥러닝 프레임워크 텐서플로우
13.1 텐서플로우 설치
13.2 텐서플로우 소개
13.3 텐서플로우를 이용한 기계학습
13.4 실습 문제
CHAPTER 14 텍스트 처리 파이썬 패키지
14.1 파이썬 텍스트 처리 패키지
14.2 영문 텍스트의 토큰화와 품사 태깅
14.3 한글 텍스트 파일의 형태소 분석과 품사 태깅
14.4 텍스트 마이닝
14.5 단어의 실수 벡터 표현
14.6 Google 실수 벡터 사용
14.7 실습 문제
CHAPTER 15 컴퓨터 비전 라이브러리 OpenCV
15.1 OpenCV 소개
15.2 OpenCV 설치
15.3 영상 처리 프로그래밍
15.4 컴퓨터 비전 프로그래밍
15.5 실습문제
CHAPTER 16 로봇 소프트웨어 개발 프레임워크 ROS
16.1 ROS
16.2 ROS 미들웨어
16.3 ROS 패키지
16.4 ROS 설치
16.5 ROS 프로그래밍
16.6 실습문제

부록 A. 확률 이론
A.1 불확실성과 확률
A.2 베이즈 정리
A.3 확률변수와 확률분포
A.4 확률벡터
A.5 가우시안 분포
A.6 마르코프 모델
A.7 EM 알고리즘

부록 B. 선형대수학
B.1 행렬
B.2 행렬 분해와 응용
B.3 함수 미분과 벡터 미분

참고문헌
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