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  도서     
 
c++이용한 인공지능 구현
18,000원
   
   
89-5502-726-6
이상부
2017-01-11
210*280
386p
한글
 
 
이 책에서는 인공지능의 딥러닝 핵심 기술인 신경회로망과 다층신경망, 오류역전파 알고리즘을 배우기 쉽도록 기초부터 응용 단계까지를 상세한 설명과 그림으로 충분한 이해가 되도록 배려하였다. 실제 응용할 수 있는 모델을 제안하고 이 모델에 대한 이론적인 상세한 설명과 구현하기 위한 프로그램을 곁들여서 바로 활용할 수 있도록 하였다. 또한 퍼지, 유전, 진화 알고리즘도 알기 쉽도록 설명하고 프로그램도 수록하였다. 아무쪼록 이 책을 가지고 이 분야를 공부하는 분들에게 좋은 길잡이가 되어 인공지능 시스템을 활용하는데 커다란 도움이 되기를 바란다.
 
 
이상부(공학박사)
▣ 제주한라대학교 컴퓨터정보과 교수 및 학과장, 전자계산소장 역임
▣ 담당과목
지능시스템 구현, 웹서버 운영, 웹프로그래밍, 임베디드시스템
▣ 관심분야
인공지능, 임베디드시스템, 원격제어, 통신프로토콜
▣ 특허발명기술
지그비 무선네트워크를 이용한 기기제어 및 상황정보감시 시스템 외 1건
▣ 논문
진화프로그래밍을 이용한 신경망-퍼지 적응 제어기 실현 외 30 여편
 
 

제1장 인공지능 구현을 위한 VS.NET
1.1 VS.NET 실행
1.2 VS.NET의 통합 개발 환경
1.3 도움말 사용 방법

제2장 인공지능 구현을 위한 C++
2.1 C++ 언어 개요
2.2 C 프로그램 기본 구조 
2.3 테이터 형과 변수 
2.4 연산자 
2.5 표준 입출력 함수
2.6 사용자 함수
2.7 함수 호출 방법
2.8 if 문
2.9 while 문 
2.10 do ~ while 문
2.11 for 문
2.12 switch ~ case 문
2.13 continue 문
2.14 break 문
2.15 goto 문
2.16 배열
2.17 파일 입출력

제3장 Visual C++ 그래픽 사용 방법
3.1 그래픽 표시를 위한 winbgi 
3.2 winbgi를 이용한 그래픽 프로그램 
제4장 신경망
4.1 신경망 개요 
4.2 신경망의 구성 요소와 신경세포 활성값
4.3 신경망의 학습 
4.4 LMS 학습법칙
4.5 학습 과정의 해석

제5장 신경망 규칙
5.1 학습 규칙에 따른 신경망 모델
5.2 헤브의 규칙 
5.3 델타 규칙 
5.4 오류 역전파 규칙
5.5 인스타 규칙(Instar rule)
5.6 자기 조직 지도 규칙

제6장 신경망 시스템 구현 
6.1 신경망으로 전가산기 학습
6.2 전가산기 신경망 구성 
6.3 전가산기 신경망 구현 프로그램 
6.4 신경망 제어 기법 
6.5 서보모터 제어를 위한 신경망 모델 
6.6 BP 신경망을 이용한 PID 제어기의 전체 구조도 
6.7 제안된 제어기를 위한 조건들
6.8 신경망 제어 시스템 구현 

제7장 퍼지 제어 시스템 
7.1 퍼지 제어 시스템 개요 
7.2  퍼지화(fuzzification)
7.3  지식 기반과 추론
7.4  비퍼지화(Defuzzification) 과정
7.5  Look-up Table
7.6 양자화 및 추론
제8장 퍼지와 PID 제어 시스템 구현 및 비교
8.1 퍼지 제어 시스템 순서도 
8.2 퍼지 제어 시스템 구현 
8.3 PID 제어 시스템 구현

제9장 퍼지-신경망 시스템
9.1 퍼지-신경망 시스템 개요 
9.2 퍼지-신경망 결합
9.3 퍼지-신경망 구조

제10장 퍼지-신경망 제어 시스템 구현 
10.1 퍼지-신경망 제어 시스템 구현 방법
10.2 퍼지-신경망 제어 시스템 구현 

제11장 유전 알고리즘 
11.1 유전 알고리즘 개요 
11.2 유전 알고리즘의 기능 

11.3 스키마와 빌딩 블록 
11.4. 유전 알고리즘의 동작 원리

제12장 유전 알고리즘 구현
12.1 유전 알고리즘을 구현하기 위한 변수
12.2 유전 알고리즘의 기본적인 구현 프로그램
12.3  유전 알고리즘을 이용한 PID 제어 시스템 구현

제13장 진화 알고리즘 및 구현
13.1 진화 프로그래밍 기본 동작
13.2 진화 알고리즘 구현

참고문헌 
Index


 
 
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