AI Curriculum Guide: Artificial Intelligence — A Modern Approach (Russell & Norvig)

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AI (Artificial Intelligence) Curriculum — Modern Approaches

Based on "Artificial Intelligence: A Modern Approach" (Russell & Norvig, 3rd Ed.)

Captain Ethan
Captain Ethan
Maritime 4.0 · AI, Data & Cyber Security · LinkedIn

For this subject, I believe it is necessary to base the learning on the table of contents of a specific book, which is incomparable to any other curriculum. Therefore, I think it is important to introduce the table of contents of the book itself.

However, for professionals who may not have the time to study all the material, I plan to focus on and provide detailed learning for the most essential topics.

Table of Contents (Summary)

  1. Introduction to AI
  2. Agent and Environments — [바로가기]
  3. Problem Solving and Search
  4. 4. Search
    1. Uninformed search
      • BFS (breadth first search) · Uniform-cost search
      • Depth-first search (DFS) · Depth-limited search
      • Iterative deepening searches (IDS)
    2. Informed Search
      • Best first search · A* Search · Heuristics
    3. Local searches
      • Hill-climbing · Simulated annealing · Genetic algorithms (GA)
    4. CPS (Constraint Satisfaction Problems)

인공지능. 1 — 현대적 접근방식 (3판)

  • CHAPTER 1   소개
  • CHAPTER 2   지능적 에이전트
    • ▸ 2.1 에이전트와 환경
    • 2.2 좋은 행동: 합리성 개념  |  2.3 환경의 본성  |  2.4 에이전트의 구조
  • CHAPTER 3   검색을 통한 문제 해결
    • ▸ 3.1 문제 해결 에이전트  |  3.2 문제의 예  |  3.4 정보 없는 검색 전략
    • 3.3 해답의 검색  |  3.5 정보 있는(발견법적) 검색 전략들  |  3.6 발견법적 함수
  • CHAPTER 4   고급 검색 기법
    • ▸ 4.1 국소 검색 알고리즘과 최적화 문제
    • ▸ 4.2 연속 공간의 국소 검색  |  4.3 비결정론적 동작들을 수반한 검색
    • ▸ 4.4 부분 관찰 가능 환경의 검색  |  4.5 온라인 검색 에이전트와 미지 환경
  • CHAPTER 5   대항 검색 (게임, 알파베타, 확률론적 게임)
  • CHAPTER 6   제약 만족 문제
  • CHAPTER 7   논리적 에이전트
    • ▸ 7.1 지식 기반 에이전트
    • 7.2 웜푸스 세계  |  7.3 논리  |  7.4 명제 논리  |  7.5 명제 정리 증명
  • CHAPTER 8   1차 논리
  • CHAPTER 9   1차 논리의 추리
  • CHAPTER 10   고전적 계획 수립
  • CHAPTER 11   실세계에서의 계획 수립과 실행
  • CHAPTER 12   지식 표현
    • 12.1 존재론 공학  |  12.2 범주와 객체  |  12.3 사건  |  12.5 범주에 대한 추론 시스템

인공지능. 2 — 현대적 접근방식 (3판)

  • CHAPTER 13   불확실성의 정량화
    • ▸ 13.5 베이즈 규칙과 그 용법
  • CHAPTER 14   확률적 추론
    • 14.1 불확실한 정의역의 지식 표현  |  14.2 베이즈망의 의미론
    • 14.4 베이즈망의 정확한 추리  |  14.5 베이즈망의 근사적 추리
  • CHAPTER 15   시간에 따른 확률적 추론 (HMM, 칼만 필터, 동적 베이즈망)
  • CHAPTER 16   간단한 의사결정
    • 16.2 효용이론의 기초  |  16.3 효용 함수  |  16.5 의사결정망  |  16.6 정보의 가치
  • CHAPTER 17   복잡한 의사결정
    • 17.1 순차적 의사결정  |  17.2 평가치 반복  |  17.3 방침 반복
    • ▸ 17.5 다중 에이전트 의사결정: 게임이론
  • CHAPTER 18   견본을 통한 학습 (의사결정 트리, 신경망, SVM, 앙상블)
  • CHAPTER 19   학습과 지식
    • 19.1 학습의 논리적 형식화  |  19.2 학습에서의 지식  |  19.3 설명 기반 학습
  • CHAPTER 20   확률 모형의 학습 (EM 알고리즘)
  • CHAPTER 21   강화 학습
    • 21.1 소개  |  21.2 수동 강화 학습  |  21.3 능동 강화 학습  |  21.6 응용
  • CHAPTER 22   자연어 처리
    • 22.1 언어 모형  |  22.2 텍스트 분류  |  22.3 정보 조회  |  22.4 정보 추출
  • CHAPTER 23   자연어 의사소통 (구문 분석, 기계 번역, 음성 인식)
  • CHAPTER 24   지각 (영상 처리, 물체 인식)
  • CHAPTER 25   로봇공학
  • CHAPTER 26   철학적 토대 (약/강 AI, 윤리와 위험)
  • CHAPTER 27   인공지능의 현재와 미래
    • ▸ 27.1 에이전트의 구성요소들  |  27.2 에이전트 아키텍처
▸ 표시 = 우선 학습 권장 챕터  |  Reference: 인공지능 현대적 접근 방식 1, 2 (Russell & Norvig)
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Captain Ethan
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Maritime 4.0 · AI, Data & Cyber Security

Maritime professional focused on AI-assisted vessel intelligence, classification society regulations, and OT/IT cybersecurity. Building tools that help the industry navigate Maritime 4.0.

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