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人工智能超入门丛书--知识工程:人工智能如何学贯古今 版权信息
- ISBN：9787122440679
- 条形码：9787122440679 ; 978-7-122-44067-9
- 装帧：平装
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
人工智能超入门丛书--知识工程:人工智能如何学贯古今 本书特色
1.技术型科普书，属于人工智能知识图谱、专家系统方向零基础入门读物； 2.全书语言文字简洁易懂，对初学者友好； 3.本书作者是清华大学人工智能方向老师，有非常强的专业能力； 4.本书理论与实践结合，但尽量避免了烦琐公式； 5.本书为“人工智能超入门丛书”中的一本，丛书整体营销。
人工智能超入门丛书--知识工程:人工智能如何学贯古今 内容简介
“人工智能超入门丛书”致力于面向人工智能各技术方向零基础的读者，内容涉及数据素养、机器学习、视觉感知、情感分析、搜索算法、强化学习、知识图谱、专家系统等方向，体系完整、内容简洁、文字通俗，综合介绍人工智能相关知识，并辅以程序代码解决问题，使得零基础的读者快速入门。 《知识工程：人工智能如何学贯古今》是“人工智能超入门丛书”中的分册，以科普的形式讲解了知识工程的相关知识，内容生动有趣，带领读者走进知识工程的世界。本书包含学习知识工程推荐的相关知识，如逻辑运算、逻辑推理等均是重要的基础内容；书中也对专家系统进行了剖析，从构成、分类、推理到应用实例，由浅入深，层层递进。同时，本书对知识图谱也做了详细解读，包括本体、实现路径以及相应的实例。*后，本书通过两大章，对Neoj4做了介绍，从入门知识到实践案例，让初学者能学懂并应用到实际。本书还搭配了三个附录，分别是图数据库相关知识、花卉知识图谱以及腾讯扣叮Python实验室：Jupyter Lab使用说明。 本书适合知识工程方向初学者阅读学习，可以作为人工智能及计算机相关工作岗位的技术人员的入门读物，也可以作为高等院校人工智能及计算机专业的师生阅读参考，对人工智能感兴趣的人群也可以阅读。
人工智能超入门丛书--知识工程:人工智能如何学贯古今 目录
第1章 知识工程 001
1.1 知识工程与历史沿革 002
1.1.1 知识工程是什么 002
1.1.2 知识就是力量 003
1.1.3 知识工程的历程 008
1.2 知识表示与推理 013
1.2.1 知识表示 013
1.2.2 推理 018
1.3 专家系统与知识图谱 022
1.3.1 专家系统 022
1.3.2 知识图谱 026
第2章 知识工程的逻辑基础 032
2.1 命题与量词 033
2.2 逻辑联结词 036
2.2.1 “与”“或”“非”运算 036
2.2.2 逻辑联结词的复合运算 038
2.3 充分必要条件 044
第3章 知识工程的推理基础 054
3.1 演绎推理与合情推理 055
3.1.1 演绎推理 055
3.1.2 合情推理 058
3.2 计算机实现推理的过程 063
3.2.1 计算机实现演绎推理 064
3.2.2 计算机实现合情推理 072
第4章 专家系统 075
4.1 初识专家系统 076
4.1.1 什么是专家系统 076
4.1.2 专家系统的应用 078
4.1.3 专家系统的优势与不足 079
4.2 专家系统的机理 080
4.2.1 专家系统的构成 080
4.2.2 专家系统的分类 081
4.2.3 专家系统的推理 083
4.3 专家系统Python实例 087
第5章 知识图谱 092
5.1 本体知识与知识图谱 093
5.1.1 什么是本体知识 093
5.1.2 本体的构成 094
5.1.3 知识图谱与三元组 096
5.2 知识图谱的实现路径 098
5.2.1 知识图谱的构建 098
5.2.2 知识图谱的存储、查询与推理 101
5.2.3 知识图谱的应用 102
5.3 知识图谱的Python实例 104
第6章 Neo4j入门 109
6.1 Neo4j环境准备 112
6.1.1 创建数据库 112
6.1.2 运行数据库 113
6.2 常用语句格式 114
6.2.1 数据的创建 114
6.2.2 数据的修改 116
6.2.3 数据的删除 118
6.2.4 数据的查询 120
6.3 Neo4j的经典解决方案 128
6.3.1 金融风控应用：欺诈监测 129
6.3.2 社交网络应用：推荐系统 129
6.3.3 知识图谱应用：三国人物 132
第7章 Neo4j的实践案例 136
7.1 案例一：唐代人物社交网络 137
7.1.1 案例背景 137
7.1.2 创建 138
7.1.3 查询 144
7.1.4 批量导入数据 146
7.2 案例二：《家有儿女》人物关系图谱 152
7.2.1 案例背景 152
7.2.2 创建 154
7.2.3 查询 160
7.3 案例三：银行欺诈监测图谱 163
7.3.1 案例背景 163
7.3.2 创建 165
7.3.3 查询 168
附录 170
附录A 图数据库的发展脉络 171
附录B 花卉知识图谱 181
附录C 腾讯扣叮Python实验室：Jupyter Lab 使用说明 190
1.1 知识工程与历史沿革 002
1.1.1 知识工程是什么 002
1.1.2 知识就是力量 003
1.1.3 知识工程的历程 008
1.2 知识表示与推理 013
1.2.1 知识表示 013
1.2.2 推理 018
1.3 专家系统与知识图谱 022
1.3.1 专家系统 022
1.3.2 知识图谱 026
第2章 知识工程的逻辑基础 032
2.1 命题与量词 033
2.2 逻辑联结词 036
2.2.1 “与”“或”“非”运算 036
2.2.2 逻辑联结词的复合运算 038
2.3 充分必要条件 044
第3章 知识工程的推理基础 054
3.1 演绎推理与合情推理 055
3.1.1 演绎推理 055
3.1.2 合情推理 058
3.2 计算机实现推理的过程 063
3.2.1 计算机实现演绎推理 064
3.2.2 计算机实现合情推理 072
第4章 专家系统 075
4.1 初识专家系统 076
4.1.1 什么是专家系统 076
4.1.2 专家系统的应用 078
4.1.3 专家系统的优势与不足 079
4.2 专家系统的机理 080
4.2.1 专家系统的构成 080
4.2.2 专家系统的分类 081
4.2.3 专家系统的推理 083
4.3 专家系统Python实例 087
第5章 知识图谱 092
5.1 本体知识与知识图谱 093
5.1.1 什么是本体知识 093
5.1.2 本体的构成 094
5.1.3 知识图谱与三元组 096
5.2 知识图谱的实现路径 098
5.2.1 知识图谱的构建 098
5.2.2 知识图谱的存储、查询与推理 101
5.2.3 知识图谱的应用 102
5.3 知识图谱的Python实例 104
第6章 Neo4j入门 109
6.1 Neo4j环境准备 112
6.1.1 创建数据库 112
6.1.2 运行数据库 113
6.2 常用语句格式 114
6.2.1 数据的创建 114
6.2.2 数据的修改 116
6.2.3 数据的删除 118
6.2.4 数据的查询 120
6.3 Neo4j的经典解决方案 128
6.3.1 金融风控应用：欺诈监测 129
6.3.2 社交网络应用：推荐系统 129
6.3.3 知识图谱应用：三国人物 132
第7章 Neo4j的实践案例 136
7.1 案例一：唐代人物社交网络 137
7.1.1 案例背景 137
7.1.2 创建 138
7.1.3 查询 144
7.1.4 批量导入数据 146
7.2 案例二：《家有儿女》人物关系图谱 152
7.2.1 案例背景 152
7.2.2 创建 154
7.2.3 查询 160
7.3 案例三：银行欺诈监测图谱 163
7.3.1 案例背景 163
7.3.2 创建 165
7.3.3 查询 168
附录 170
附录A 图数据库的发展脉络 171
附录B 花卉知识图谱 181
附录C 腾讯扣叮Python实验室：Jupyter Lab 使用说明 190
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