PART 1. 인공지능(人工知能, Artificial Intelligence의 개요
1. 인공지능(Artificial Intelligence의 역사
2. 인공지능
3. 약 인공지능(Weak AI, 강 인공지능(Strong AI, 초 인공지능(Super AI
4. 인공지능(AI의 특이점(Singularity
5. 아실로마(ASILOMA AI(인공지능 원칙
6. 규칙기반모델
7. 추천엔진(Recommendation Engine
8. 전문가시스템(Expert System
9. 정규표현식과 유한 오토마타
10. 유한 오타마타(Finite Automata
11. 튜링테스트(Turing Test
12. 에이전트(Agent - 1교시형 답안
13. 에이전트(Agent - 2교시형 답안
14. 킬 스위치(Kill Switch
15. 트롤리 딜레마(Trolley Dilemma
16. 인공지능(AI 윤리의 개념, 주요 사례, 고려사항 및 추진 방향
17. 이용자 중심의 지능정보사회를 위한 원칙
PART 2. 인공지능 알고리즘(Algorithm
18. 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm
19. 그리디 알고리즘(Greedy Algorithm
20. 상관분석(Correlation Analysis
21. 회귀분석(Regression Analysis
22. 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression Analysis
23. 군집분석(Cluster Analysis - 1교시형 답안
24. 군집분석(Cluster Analysis ？ 2교시형 답안
25. 계층적 군집분석(Hierarchical Clustering
26. 자카드(Jaccard계수
27. 해밍거리(Hamming Distance
28. 유클리디안 거리(Euclidean Distance
29. 유클리디안 거리(Euclidean Distance를 계산하시오.
30. 마할라노비스 거리(Mahalanobis Distance를
