• 머리말
  저자 소개
  
  Chapter 1 인공지능 개요
  Lesson 1 컴퓨팅의 역사 | Lesson 2 인공지능의 역사
  Lesson 3 인공지능의 활용 | Lesson 4 인공지능과 다양한 학문
  Lesson 5 인공지능에서 수학의 역할
  
  Chapter 2 인공지능과 수학
  Lesson 1 컴퓨팅 사고와 인공지능 사고
  Lesson 2 알고리즘과 복잡도 | Lesson 3 인공지능의 문제 해결
  Lesson 4 자연지능과 인공지능
  
  Chapter 3 기호주의와 수학
  Lesson 1 기호주의 | Lesson 2 지식의 표현
  Lesson 3 명제와 논리 | Lesson 4 논리와 추론
  Lesson 5 인공지능의 구현 및 활용
  
  Chapter 4 유추주의와 수학
  Lesson 1 유추주의 | Lesson 2 기하와 거리
  Lesson 3 각도와 삼각 함수 | Lesson 4 집합
  Lesson 5 인공지능의 구현 및 활용
  
  Chapter 5 확률주의와 수학
  Lesson 1 확률주의 | Lesson 2 불확실한 지식의 표현
  Lesson 3 통계와 확률 | Lesson 4 베이즈 정리
  Lesson 5 나이브 베이즈 | Lesson 6 확신도
  Lesson 7 증거 이론 | Lesson 8 애매모호한 단어와 퍼지 집합
  
  Chapter 6 연결주의와 수학
  Lesson 1 연결주의 | Lesson 2 퍼셉트론과 XOR
  Lesson 3 다층 퍼셉트론 | Lesson 4 미적분과 신경망
  Lesson 5 딥러닝 | Lesson 6 행렬과 CNN
  Lesson 7 언어 처리: RNN, GPT, OpenAI
  
  Chapter 7 행동주의와 수학
  Lesson 1 행동주의 | Lesson 2 강화학습
  Lesson 3 마르코프 결정 프로세스(MDP)
  Lesson 4 Q러닝과 DQN
  
  Chapter 8 진화주의와 수학
  Lesson 1 진화주의 | Lesson 2 유전자 알고리즘
  Lesson 3 진화 프로그래밍 | Lesson 4 최적화: 그래프 문제
  Lesson 5 제약 만족 문제 | Lesson 6 게임 이론
  
  Chapter 9 기계학습과 수학
  Lesson 1 기계학습 | Lesson 2 지도학습
  Lesson 3 비지도학습 | Lesson 4 데이터과학과 기계학습
  
  Chapter 10 인공지능과 수학의 미래
  Lesson 1 인공지능과 수학

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