Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/rengong-zhineng
안녕하세요, 여러분! 오늘은 Coursera에서 제공하는 ‘人工智慧：搜尋方法與邏輯推論 (Artificial Intelligence – Search & Logic)’ 과정을 소개하고 그 경험을 공유하고자 합니다.
이 과정은 인공지능에 대한 기초적인 개념을 소개하는 데 중점을 두고 있으며, 1950년대부터 1990년대까지 인공지능 발전의 주요 흐름을 다루고 있습니다. 강의는 두 부분으로 나누어져 있으며, 첫 번째 부분에서는 목표 검색, 메타 휴리스틱, 컴퓨터 대국, 그리고 연역 학습(증언 논리, 일차 논리 및 계획 등) 기술에 집중합니다. 이러한 기술은 현재도 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다.
이 과정의 주요 목표는 학생들에게 인공지능의 기본 개념을 익히게 하고, 목표 검색 기술 및 연역 학습 방식을 활용하여 인공지능의 목표를 달성하는 방법을 이해시키는 것입니다. 또한, 학생들이 이러한 관련 기술을 자신의 문제에 적용할 수 있는 능력을 기르는 데 도움을 줍니다.
강의의 내용은 크게 다음과 같은 주제로 구성되어 있습니다:
– 소개
– 비정보 검색(Uninformed Search)
– 정보 검색(Informed Search)
– 비전형 검색(Non-classic Search)
– 대립 검색(Adversarial Search)
– 명제 논리(Propositional Logic)
– 일차 논리(First Order Logic)
– 계획(Planning)
이 과정은 학습에 필요한 기초적 지식은 물론 실제적 기술도 배울 수 있어 인공지능 분야에 관심이 있는 모든 분들에게 강력히 추천합니다. 강의는 이해하기 쉽고, 다양한 예제와 실습 자료가 제공되므로 아무리 초보자라도 쉽게 따라갈 수 있습니다.
결론적으로, 이 과정은 인공지능의 기초부터 고급 개념까지 체계적으로 학습할 수 있는 훌륭한 기회입니다. 인공지능을 배우고 싶어하는 모든 분들에게 적극 추천합니다!
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