설명
집필진
조성인 서울대학교 농업생명과학대학 교수
정선옥 충남대학교 농업생명과학대학 교수
서명철 농촌진흥청 국립식량과학원 연구관
박두산 경북대학교 농업생명과학대학 조교수
황 헌 성균관대학교 생명공학대학 교수
이중용 서울대학교 농업생명과학대학 부교수
박성민 서울대학교 농업생명과학대학 연구원
양명균 서울대학교 농업생명과학대학 연구원
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목차
제1장 | 인공지능
1. 인공지능 개념
2. 인공지능 역사
3. 지식
4. 빅데이터와 데이터 마이닝
5. 지능
6, 인공지능의 3대 요소
7. 인공지능의 응용 기술 021
8. 스마트 농업
9. 기초 코딩 실습
연습 문제
참고 문헌
제2장 | 전문가 시스템
1. 전문가 시스템 개념
2. 지식의 표현
3. 전문가 시스템 구성
4. 추론 엔진
5. 확신도를 이용한 추론
6. 개발 과정
7. 지식베이스의 예
8. 전문가 시스템 응용 분야
9. 전문가 시스템 농업 응용
10. 전문가 시스템 개발 실습
연습 문제
참고 문헌
제3장 | 퍼지 이론
1. 퍼지 이론 개념
2. 퍼지 집합
3. 퍼지 집합 연산
4. 퍼지 규칙과 귀속도 함수
5. 퍼지 규칙과 추론
6. 맘다니형 퍼지 추론 과정
7. 퍼지 제어
8. 퍼지 추론의 향후 전망
9. 퍼지 추론의 농업 응용
10. 퍼지 제어의 개발 실습
연습 문제
참고 문헌
제4장 | 유전알고리즘
1. 유전알고리즘 개념
2. 유전알고리즘 특징
3. 유전알고리즘의 이론적 배경
4. 유전알고리즘을 이용한 탐색
5. Genetic-Based Machine Learning(GBML)
6. 유전알고리즘의 농업 응용
7. 유전알고리즘의 개발 실습
연습 문제
참고 문헌
제5장 | 인공신경망
1. 머신러닝
2. 인공신경망 개념
3. 인공 신경세포의 구성
4. 퍼셉트론
5. 다층 신경망
6. 인공신경망의 발전 과정
7. 인공신경망의 특징
8. 인공신경망의 응용 분야
9. 인공신경망의 농업 응용
10. 인공신경망의 개발 실습
연습 문제
참고 문헌
제6장 | 딥러닝
1. 딥러닝 개념
2. 기존 머신러닝과의 차이와 발전 요인
3. 딥러닝의 종류
4. 이미지 처리를 위한 인공신경망
5. 이미지 처리를 위한 딥러닝
6. 이미지 처리 딥러닝의 응용
7. 딥러닝의 농업 응용
8. 딥러닝의 개발 실습
연습 문제
참고 문헌
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