2011년 2학기 인공지능 기말시험 핵심체크

소개글

2011년 2학기 인공지능 기말시험 핵심체크에 대한 보고서 자료입니다.

목차

제5장 문제축소에 의한 풀이방식

제6장 지식의 표현방법

제7장 논리에 의한 지식표현

제8장 퍼지이론

제9장 생성 시스템

제10장 전문가 시스템

제11장 지능형 에이전트

제12장 패턴인식

제13장 자연어이해

제14장 학습과신경회로망


- 각 장별 출제예상문제(해설포함)

본문내용

제5장 문제축소에 의한 풀이방식

1. 문제 축소
(1) 문제 묘사
① 문제축소방식 - 문제묘사를 부분문제묘사로 변환시키는 연산자를 이용한다.
② 문제묘사의형태 - 리스트, 트리, 스트링, 벡터, 배열 등
③ 상태공간 탐색 문제의 표현
- 출발 상태들의 조합 S
- 상태묘사를 다른 상태묘사로 변환시키는 연산자들의 조합 F
- 목표상태의 조합 G
④ 문제와 부분문제가 (S, F, G)의 조로 묘사될 때 부분문제는 상태공간에서의 중요한 중간 상태들 사이의 경로를 찾는 문제에 해당된다.
⑤ 문제 축소방식은 단순히 상태공간에서 계획 된 주요 중간상태들 사이의 부분경로를 위한 별도의 탐색을 나열할 수 있는 방법을 제공하고, 이러한 부분경로를 모아 하나의 완전한 해결을 위한 진행을 통제하기 위한 방법이다.

(2) 문제 축소 연산자
① 문제 축소 연산자는 주어진 문제묘사를 간단한 문제로 분할한다.
- 후계문제묘사 : 축소된 문제묘사
- 부모문제묘사 : 후계문제들을 생성시킨 문제묘사
② 주어진 문제묘사에 대하여 적용가능한 축소연산자는 여러 개가 있을 수 있다.
③ 문제축소의 목적 - 궁극적으로는 해가 분명한 원시문제들로 변환시키자는 것이다.
④ 원시 문제들은 탐색과정을 종료시키는 분명한 역할 이외에 때로 축소과정에서 후계문제들의 조합의 생성을 제한하기도 한다.

2. AND/OR 그래프
① 위 그림 AND/OR 그래프에서 B, C는 조합 각 각 {E, F} , {G, H}의 각각의 부모임을 나타낸다.
② OR 노드 - 문제 A는 B, C, D중 하나를 해결함으로써 풀이될 수 있다.
③ AND 노드 - 문제 B를 해결하기 위해서는 E와 F 모두가 풀이되어야 하므로 E, F로 표시된 노드를 의미한다.
④ AND/OR 그래프에서는 어떤 노드가 후계 노드를 갖고 있다면, 모두가 OR 노드 또는 모두가 AND 노드이다.


- 중략 -

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