[POD] 인공지능 논리학

서 문

제 1부 형식 논리학

제 1장 논증의 두 유형
1. 연역논증(deduction)
2. 귀납논증(induction)

제 2장 명제 논리
1. 명제(proposition)
2. 구문론(syntax)
3. 의미론(Semantics)
4. 연역 논증의 타당성과 건전성

제 3장 술어 논리
1. 명제 논리와 술어 논리의 비교
2. 문법(Formation Rules)
3. 의미론(Semantics)

제 4장 수학적 증명법
1. 인공지능과 수학적 증명
2. 직접 증명법(direct proof)
3. 간접 증명법(indirect proof)
4. 수학적 귀납법(mathematical induction)

제 5장 형식 논리학의 응용 - 기호주의 머신러닝
1. 형식 논리학이 갖는 의의
2. 머신러닝의 유형
3. 순차적 커버링 알고리즘


제 2부 퍼지 논리와 확률론적 논리

제 1장 퍼지 논리 (Fuzzy Logic)
1. 불확실함과 모호함
2. 모호한(Vagueness) 조건에서의 추론
3. 퍼지논리의 소속 함수
4. 퍼지 집합(fuzzy set)
5. 퍼지 논리(fuzzy logic)
6. 퍼지 논리의 응용 분야

제 2장 확률론적 논리 (Probabilistic Logic)
1. 불확실한(Uncertainty) 조건에서의 추론
2. 확률 측정의 기초
3. 조건부 확률과 베이즈 정리

제 3부 인공지능을 위한 그 밖의 논리적 개념들

1. 일반화(generalization)
2. 오컴의 면도날(Occam's razor)

<색 인>
<참고 문헌>
<저자 소개>