AIMA: 인공지능: 현대적 접근 방식 프로젝트 상세 소개

프로젝트 개요

**Artificial Intelligence: A Modern Approach (AIMA)**는 Stuart J. Russell과 Peter Norvig가 저술한 인공지능 분야의 권위 있는 교과서입니다. 이 책은 "세계에서 가장 인기 있는 인공지능 교과서"로 불리며 인공지능 분야의 표준 교재로 여겨집니다.

프로젝트 특징

• 권위성: 가장 권위 있고 널리 사용되는 AI 교과서로, 1500개 이상의 학교에서 채택
• 포괄성: 2023년 현재 전 세계 1500개 이상의 대학에서 사용되며 Google Scholar에서 59,000회 이상 인용
• 적용성: 학부생을 대상으로 하지만 대학원 수준에서도 사용 가능

제4판 내용 구조

I. 인공지능 기초

• 제1장: Introduction (소개)
• 제2장: Intelligent Agents (지능형 에이전트)

II. 문제 해결

• 제3장: Solving Problems by Searching (탐색을 통한 문제 해결)
• 제4장: Search in Complex Environments (복잡한 환경에서의 탐색)
• 제5장: Adversarial Search and Games (적대적 탐색 및 게임)
• 제6장: Constraint Satisfaction Problems (제약 조건 만족 문제)

III. 지식, 추론 및 계획

• 제7장: Logical Agents (논리 에이전트)
• 제8장: First-Order Logic (1차 논리)
• 제9장: Inference in First-Order Logic (1차 논리 추론)
• 제10장: Knowledge Representation (지식 표현)
• 제11장: Automated Planning (자동 계획)

IV. 불확실한 지식과 추론

• 제12장: Quantifying Uncertainty (불확실성 정량화)
• 제13장: Probabilistic Reasoning (확률적 추론)
• 제14장: Probabilistic Reasoning over Time (시간에 따른 확률적 추론)
• 제15장: Probabilistic Programming (확률적 프로그래밍)
• 제16장: Making Simple Decisions (간단한 의사 결정)
• 제17장: Making Complex Decisions (복잡한 의사 결정)
• 제18장: Multiagent Decision Making (다중 에이전트 의사 결정)

V. 머신러닝

• 제19장: Learning from Examples (예제로부터 학습)
• 제20장: Learning Probabilistic Models (확률 모델 학습)
• 제21장: Deep Learning (딥러닝)
• 제22장: Reinforcement Learning (강화 학습)

VI. 통신, 감지 및 행동

• 제23장: Natural Language Processing (자연어 처리)
• 제24장: Deep Learning for Natural Language Processing (자연어 처리를 위한 딥러닝)
• 제25장: Computer Vision (컴퓨터 비전)
• 제26장: Robotics (로봇 공학)

VII. 결론

• 제27장: Philosophy, Ethics, and Safety of AI (AI의 철학, 윤리 및 안전)
• 제28장: The Future of AI (AI의 미래)

부가 자료

온라인 자료

• 공식 웹사이트: https://aima.cs.berkeley.edu/
• 연습 문제: https://aimacode.github.io/aima-exercises/
• 코드 구현: https://github.com/aimacode

코드 구현

프로젝트는 다양한 프로그래밍 언어로 알고리즘 구현을 제공합니다.

• Python: aima-python
• Java: aima-java
• Common Lisp: aima-lisp
• JavaScript: aima-javascript

교육 자료

• 의사 코드: PDF 형식의 알고리즘 의사 코드 제공
• 도표: PDF 형식의 책에 있는 모든 도표 제공
• 교사용 자료: 교사를 위해 특별히 제공되는 교육 자료 페이지
• 연습 문제 해답: 온라인 대화형 연습 시스템

버전 정보

• 제4판 (2020): 최신 버전, 딥러닝 등 현대 AI 기술 포함
• 제3판 (2009): 고전 버전
• 제2판 (2003): 초기 버전
• 제1판 (1995): 원본 버전

사용 범위

이 교과서는 다음과 같은 용도로 널리 사용됩니다.

• 학부 인공지능 과정
• 대학원 AI 과정
• AI 자습 참고 자료
• 산업계 AI 종사자의 참고 매뉴얼

특징 요약

1. 이론과 실천의 결합: 이론적 기초와 코드 구현 모두 제공
2. 포괄적인 내용: AI의 모든 주요 영역을 다룸
3. 지속적인 업데이트: AI 기술 발전 속도에 발맞춤
4. 교육 친화적: 풍부한 교육 자료 및 연습 문제 제공
5. 다국어 지원: 알고리즘 구현은 다양한 프로그래밍 언어 지원