인공지능(EC 4209/AI 5209) 강의는 인공지능이 무엇인지, 인공지능으로 무엇을 할 것인지를 배우는 과목입니다. 인공지능에 접근하는 방법은 여러 가지가 있을 수 있는데 여기서는 에이전트에 기반한 인공지능을 공부합니다. 궁극 적으로는 지능을 가진 로봇과 같은 물리적인 실체 혹은 추천시스템과 같은 소프트웨어 시스템을 설계하는 기본 원리 를 배운다고 할 수가 있겠습니다. 에이전트는 센서를 통하여 외부환경으로부터 데이터를 입력받고 목적을 이루기 위 해 합당한 출력을 환경으로 보냅니다. 에이전트의 목적은 응용에이전트에 따라 다릅니다. 예를 들면 자율주행차는 승 객의 목적지까지 법을 준수하며 안전하고 편안하고 경제적으로 가는 것이라고 할 수 있고 알파고나 체스 같은 게임 은 상대방을 이기는 것이라고 할 수 있겠죠. 그러한 목적을 효과적으로 달성하기 위해서는 에이전트는 나무 데이터구 조나 그래프 데이터구조에서 답을 찾고 찾는 행위를 계획하는 능력과 여러 가지 불완전성에서 오는 데이터의 불확실 성을 처리할 수 있어야 하며 합리적인 결정을 할 수 있어야 합니다. 좀 더 똑똑한 에이전트가 되기 위해서는 데이터나 경험으로부터 학습을 할 수 있어야 합니다. 이 부분이 현재 큰 성공을 거두고 있는 기계학습/딥러닝 분야가 되겠습니 다. 기계학습으로 데이터를 분류하고(classification), 군집화하고(clustering), 시행착오로 학습을 강화하는 강화학습 (Reinforcement learning)에 대해서 공부를 합니다. 현재 이러한 인공지능 기술이 질병 진단 및 예측과 신약 설계, 무 인자동차, 영상/음악 제작 등 수많은 분야에서 활용되고 있습니다. 이 과목은 인공지능에 관한 전반적인 내용을 다루 며 다른 여러 분야에 응용할 수 있는 가능성을 보여주는 중요한 과목이라고 할 수 있겠습니다