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深度學習
人工智能超入門叢書--知識工程:人工智能如何學貫古今 版權信息
- ISBN：9787122440679
- 條形碼：9787122440679 ; 978-7-122-44067-9
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
人工智能超入門叢書--知識工程:人工智能如何學貫古今 本書特色
1.技術型科普書，屬于人工智能知識圖譜、專家系統方向零基礎入門讀物； 2.全書語言文字簡潔易懂，對初學者友好； 3.本書作者是清華大學人工智能方向老師，有非常強的專業能力； 4.本書理論與實踐結合，但盡量避免了煩瑣公式； 5.本書為“人工智能超入門叢書”中的一本，叢書整體營銷。
人工智能超入門叢書--知識工程:人工智能如何學貫古今 內容簡介
“人工智能超入門叢書”致力于面向人工智能各技術方向零基礎的讀者，內容涉及數據素養、機器學習、視覺感知、情感分析、搜索算法、強化學習、知識圖譜、專家系統等方向，體系完整、內容簡潔、文字通俗，綜合介紹人工智能相關知識，并輔以程序代碼解決問題，使得零基礎的讀者快速入門。 《知識工程：人工智能如何學貫古今》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知識，內容生動有趣，帶領讀者走進知識工程的世界。本書包含學習知識工程推薦的相關知識，如邏輯運算、邏輯推理等均是重要的基礎內容；書中也對專家系統進行了剖析，從構成、分類、推理到應用實例，由淺入深，層層遞進。同時，本書對知識圖譜也做了詳細解讀，包括本體、實現路徑以及相應的實例。*后，本書通過兩大章，對Neoj4做了介紹，從入門知識到實踐案例，讓初學者能學懂并應用到實際。本書還搭配了三個附錄，分別是圖數據庫相關知識、花卉知識圖譜以及騰訊扣叮Python實驗室：Jupyter Lab使用說明。 本書適合知識工程方向初學者閱讀學習，可以作為人工智能及計算機相關工作崗位的技術人員的入門讀物，也可以作為高等院校人工智能及計算機專業的師生閱讀參考，對人工智能感興趣的人群也可以閱讀。
人工智能超入門叢書--知識工程:人工智能如何學貫古今 目錄
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 專家系統與知識圖譜 022
1.3.1 專家系統 022
1.3.2 知識圖譜 026
第2章 知識工程的邏輯基礎 032
2.1 命題與量詞 033
2.2 邏輯聯結詞 036
2.2.1 “與”“或”“非”運算 036
2.2.2 邏輯聯結詞的復合運算 038
2.3 充分必要條件 044
第3章 知識工程的推理基礎 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 計算機實現推理的過程 063
3.2.1 計算機實現演繹推理 064
3.2.2 計算機實現合情推理 072
第4章 專家系統 075
4.1 初識專家系統 076
4.1.1 什么是專家系統 076
4.1.2 專家系統的應用 078
4.1.3 專家系統的優勢與不足 079
4.2 專家系統的機理 080
4.2.1 專家系統的構成 080
4.2.2 專家系統的分類 081
4.2.3 專家系統的推理 083
4.3 專家系統Python實例 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 本體的構成 094
5.1.3 知識圖譜與三元組 096
5.2 知識圖譜的實現路徑 098
5.2.1 知識圖譜的構建 098
5.2.2 知識圖譜的存儲、查詢與推理 101
5.2.3 知識圖譜的應用 102
5.3 知識圖譜的Python實例 104
第6章 Neo4j入門 109
6.1 Neo4j環境準備 112
6.1.1 創建數據庫 112
6.1.2 運行數據庫 113
6.2 常用語句格式 114
6.2.1 數據的創建 114
6.2.2 數據的修改 116
6.2.3 數據的刪除 118
6.2.4 數據的查詢 120
6.3 Neo4j的經典解決方案 128
6.3.1 金融風控應用：欺詐監測 129
6.3.2 社交網絡應用：推薦系統 129
6.3.3 知識圖譜應用：三國人物 132
第7章 Neo4j的實踐案例 136
7.1 案例一：唐代人物社交網絡 137
7.1.1 案例背景 137
7.1.2 創建 138
7.1.3 查詢 144
7.1.4 批量導入數據 146
7.2 案例二：《家有兒女》人物關系圖譜 152
7.2.1 案例背景 152
7.2.2 創建 154
7.2.3 查詢 160
7.3 案例三：銀行欺詐監測圖譜 163
7.3.1 案例背景 163
7.3.2 創建 165
7.3.3 查詢 168
附錄 170
附錄A 圖數據庫的發展脈絡 171
附錄B 花卉知識圖譜 181
附錄C 騰訊扣叮Python實驗室：Jupyter Lab 使用說明 190
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 專家系統與知識圖譜 022
1.3.1 專家系統 022
1.3.2 知識圖譜 026
第2章 知識工程的邏輯基礎 032
2.1 命題與量詞 033
2.2 邏輯聯結詞 036
2.2.1 “與”“或”“非”運算 036
2.2.2 邏輯聯結詞的復合運算 038
2.3 充分必要條件 044
第3章 知識工程的推理基礎 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 計算機實現推理的過程 063
3.2.1 計算機實現演繹推理 064
3.2.2 計算機實現合情推理 072
第4章 專家系統 075
4.1 初識專家系統 076
4.1.1 什么是專家系統 076
4.1.2 專家系統的應用 078
4.1.3 專家系統的優勢與不足 079
4.2 專家系統的機理 080
4.2.1 專家系統的構成 080
4.2.2 專家系統的分類 081
4.2.3 專家系統的推理 083
4.3 專家系統Python實例 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 本體的構成 094
5.1.3 知識圖譜與三元組 096
5.2 知識圖譜的實現路徑 098
5.2.1 知識圖譜的構建 098
5.2.2 知識圖譜的存儲、查詢與推理 101
5.2.3 知識圖譜的應用 102
5.3 知識圖譜的Python實例 104
第6章 Neo4j入門 109
6.1 Neo4j環境準備 112
6.1.1 創建數據庫 112
6.1.2 運行數據庫 113
6.2 常用語句格式 114
6.2.1 數據的創建 114
6.2.2 數據的修改 116
6.2.3 數據的刪除 118
6.2.4 數據的查詢 120
6.3 Neo4j的經典解決方案 128
6.3.1 金融風控應用：欺詐監測 129
6.3.2 社交網絡應用：推薦系統 129
6.3.3 知識圖譜應用：三國人物 132
第7章 Neo4j的實踐案例 136
7.1 案例一：唐代人物社交網絡 137
7.1.1 案例背景 137
7.1.2 創建 138
7.1.3 查詢 144
7.1.4 批量導入數據 146
7.2 案例二：《家有兒女》人物關系圖譜 152
7.2.1 案例背景 152
7.2.2 創建 154
7.2.3 查詢 160
7.3 案例三：銀行欺詐監測圖譜 163
7.3.1 案例背景 163
7.3.2 創建 165
7.3.3 查詢 168
附錄 170
附錄A 圖數據庫的發展脈絡 171
附錄B 花卉知識圖譜 181
附錄C 騰訊扣叮Python實驗室：Jupyter Lab 使用說明 190
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