人工智能超入門叢書--知識工程:人工智能如何學(xué)貫古今
定 價:69.8 元
叢書名:人工智能超入門叢書
- 作者:龔超、鄭子杰、霍穎怡、任赟 著
- 出版時間:2023/11/1
- ISBN:9787122440679
- 出 版 社:化學(xué)工業(yè)出版社
- 中圖法分類:TP18-49
- 頁碼:198
- 紙張:
- 版次:01
- 開本:大32開
“人工智能超入門叢書”致力于面向人工智能各技術(shù)方向零基礎(chǔ)的讀者,內(nèi)容涉及數(shù)據(jù)素養(yǎng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、視覺感知、情感分析、搜索算法、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、知識圖譜、專家系統(tǒng)等方向,體系完整、內(nèi)容簡潔、文字通俗,綜合介紹人工智能相關(guān)知識,并輔以程序代碼解決問題,使得零基礎(chǔ)的讀者快速入門。
《知識工程:人工智能如何學(xué)貫古今》是“人工智能超入門叢書”中的分冊,以科普的形式講解了知識工程的相關(guān)知識,內(nèi)容生動有趣,帶領(lǐng)讀者走進(jìn)知識工程的世界。本書包含學(xué)習(xí)知識工程必備的相關(guān)知識,如邏輯運(yùn)算、邏輯推理等均是重要的基礎(chǔ)內(nèi)容;書中也對專家系統(tǒng)進(jìn)行了剖析,從構(gòu)成、分類、推理到應(yīng)用實(shí)例,由淺入深,層層遞進(jìn)。同時,本書對知識圖譜也做了詳細(xì)解讀,包括本體、實(shí)現(xiàn)路徑以及相應(yīng)的實(shí)例。最后,本書通過兩大章,對Neoj4做了介紹,從入門知識到實(shí)踐案例,讓初學(xué)者能學(xué)懂并應(yīng)用到實(shí)際。本書還搭配了三個附錄,分別是圖數(shù)據(jù)庫相關(guān)知識、花卉知識圖譜以及騰訊扣叮Python實(shí)驗(yàn)室:Jupyter Lab使用說明。
本書適合知識工程方向初學(xué)者閱讀學(xué)習(xí),可以作為人工智能及計算機(jī)相關(guān)工作崗位的技術(shù)人員的入門讀物,也可以作為高等院校人工智能及計算機(jī)專業(yè)的師生閱讀參考,對人工智能感興趣的人群也可以閱讀。
第1章 知識工程 001
1.1 知識工程與歷史沿革 002
1.1.1 知識工程是什么 002
1.1.2 知識就是力量 003
1.1.3 知識工程的歷程 008
1.2 知識表示與推理 013
1.2.1 知識表示 013
1.2.2 推理 018
1.3 專家系統(tǒng)與知識圖譜 022
1.3.1 專家系統(tǒng) 022
1.3.2 知識圖譜 026
第2章 知識工程的邏輯基礎(chǔ) 032
2.1 命題與量詞 033
2.2 邏輯聯(lián)結(jié)詞 036
2.2.1 “與”“或”“非”運(yùn)算 036
2.2.2 邏輯聯(lián)結(jié)詞的復(fù)合運(yùn)算 038
2.3 充分必要條件 044
第3章 知識工程的推理基礎(chǔ) 054
3.1 演繹推理與合情推理 055
3.1.1 演繹推理 055
3.1.2 合情推理 058
3.2 計算機(jī)實(shí)現(xiàn)推理的過程 063
3.2.1 計算機(jī)實(shí)現(xiàn)演繹推理 064
3.2.2 計算機(jī)實(shí)現(xiàn)合情推理 072
第4章 專家系統(tǒng) 075
4.1 初識專家系統(tǒng) 076
4.1.1 什么是專家系統(tǒng) 076
4.1.2 專家系統(tǒng)的應(yīng)用 078
4.1.3 專家系統(tǒng)的優(yōu)勢與不足 079
4.2 專家系統(tǒng)的機(jī)理 080
4.2.1 專家系統(tǒng)的構(gòu)成 080
4.2.2 專家系統(tǒng)的分類 081
4.2.3 專家系統(tǒng)的推理 083
4.3 專家系統(tǒng)Python實(shí)例 087
第5章 知識圖譜 092
5.1 本體知識與知識圖譜 093
5.1.1 什么是本體知識 093
5.1.2 本體的構(gòu)成 094
5.1.3 知識圖譜與三元組 096
5.2 知識圖譜的實(shí)現(xiàn)路徑 098
5.2.1 知識圖譜的構(gòu)建 098
5.2.2 知識圖譜的存儲、查詢與推理 101
5.2.3 知識圖譜的應(yīng)用 102
5.3 知識圖譜的Python實(shí)例 104
第6章 Neo4j入門 109
6.1 Neo4j環(huán)境準(zhǔn)備 112
6.1.1 創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫 112
6.1.2 運(yùn)行數(shù)據(jù)庫 113
6.2 常用語句格式 114
6.2.1 數(shù)據(jù)的創(chuàng)建 114
6.2.2 數(shù)據(jù)的修改 116
6.2.3 數(shù)據(jù)的刪除 118
6.2.4 數(shù)據(jù)的查詢 120
6.3 Neo4j的經(jīng)典解決方案 128
6.3.1 金融風(fēng)控應(yīng)用:欺詐監(jiān)測 129
6.3.2 社交網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用:推薦系統(tǒng) 129
6.3.3 知識圖譜應(yīng)用:三國人物 132
第7章 Neo4j的實(shí)踐案例 136
7.1 案例一:唐代人物社交網(wǎng)絡(luò) 137
7.1.1 案例背景 137
7.1.2 創(chuàng)建 138
7.1.3 查詢 144
7.1.4 批量導(dǎo)入數(shù)據(jù) 146
7.2 案例二:《家有兒女》人物關(guān)系圖譜 152
7.2.1 案例背景 152
7.2.2 創(chuàng)建 154
7.2.3 查詢 160
7.3 案例三:銀行欺詐監(jiān)測圖譜 163
7.3.1 案例背景 163
7.3.2 創(chuàng)建 165
7.3.3 查詢 168
附錄 170
附錄A 圖數(shù)據(jù)庫的發(fā)展脈絡(luò) 171
附錄B 花卉知識圖譜 181
附錄C 騰訊扣叮Python實(shí)驗(yàn)室:Jupyter Lab 使用說明 190