1999 년  강의 계획서 (인 공 지 능)

 


1. 교과목 : 인공지능                  학점 : 3
2. 개설 대학 : 공과대학 전자전기공학부 ´
3. 담당교수 : 강순주
4. 강의 시간 : 월 3, 금 1-2
5. 강의 개요 :

             인공지능의 기본 개념 및 이론 습득과 전문가 시스템 개발 방법론 학습

6. 교재 및 참고 문헌 :
교재 : S. J. Russell and P. Norvig, Artificial Intelligence A Modern Approach, Prentice Hall,1995
참고 문헌 :

              [1] legOS
 

7. 주별 강의 계획 (16주)
 

강의 및 실습 내용 

주 

강의 및 실습 내용 

1

Introduction to Artificial Intelligence 

9

Certainty and Fuzzy Logic

2

Major Characteristics of Expert SystemsKnowledge 
RepresentationInference Technique

10

Frame-Based Expert Systems

3

Tools and Techniques for Expert System Development 
NEXPERT OBJECT, PROLOG, C++

11

Object-Oriented Expert System

4

Rule-Based Expert Systems

12

Hybrid Expert SystemNeural Network and Fuzzy Logic

5

Backward-Chaining Rule-Based Systems

13

Models and Guidelines for Integrating Expert Systems 
and Neural Networks

6

Forward-Chaining Rule-Based Systems

14

Real Time Expert System I

7

Bayesian Approach to Inexact Reasoning

15

Real Time Expert System II

8

중간고사

16

기말 고사

8.  평가 방법
     과제물(20%), 기말 고사(30%), Lego RCX Robot Programming League Ranking (50%)

9. 수강시 유의 사항
       이 강의의 원만한 수강을 위해서는 C/C++ 프로그래밍 가능해야 하며, 자료구조, 인공지능,
       신경 회로망등에 대한 사전 지식이 있어야 수강이 수월함