인공지능 강의 노트_3. 문제해결 및 탐색전략

1. 루마니마 예제 

2. 정의해야 할 요소

 - Innitial State 최초 상태

 - Possible Action 가능한 액션

 - Goal Test 

 - Path cost 경로 코스트 (일반적으로 0보다 크거나 같음)

3. 인공지능에서 스테이트를 어떻게 정의하느냐가 중요

 - 상태와 액션을 단순하게 추상화하여 문제 해결을 함. 현실세계는 복잡하지만, 추상화하여 이해하기 쉽게 변경할 필요 있음

4. The 8-puzzle

5. Tree Search 알고리즘을 통해 인공지능 문제를 해결함

6. 꼭지점은 최초 상태이고, 각 가지는 액션.

7. 전략마다 Trade-off가 있다. 

8. Breadth-First Search

 - FIFO queue 원칙 구현하면 간단하게 구현 가능

 - 동일 깊이를 먼저 찾은 후, 다음 깊이 단계로 넘어가며 Goal을 찾음.

9.  Depth-First search

 - LIFO (Last In First Out) 원칙

 - 특정 패스를 정해서 끝까지 가보는 것. 패스 하나씩 탐색해서 Goal을 찾는 방법

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