人工智能超入門(mén)叢書(shū)--知識(shí)工程:人工智能如何學(xué)貫古今
定 價(jià):69.8 元
叢書(shū)名:人工智能超入門(mén)叢書(shū)
- 作者:龔超、鄭子杰、霍穎怡、任赟 著
- 出版時(shí)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(yè)碼:198
- 紙張:
- 版次:01
- 開(kāi)本:大32開(kāi)
“人工智能超入門(mén)叢書(shū)”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(jué)感知、情感分析、搜索算法、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜、專家系統(tǒng)等方向,體系完整、內(nèi)容簡(jiǎn)潔、文字通俗,綜合介紹人工智能相關(guān)知識(shí),并輔以程序代碼解決問(wèn)題,使得零基礎(chǔ)的讀者快速入門(mén)。
《知識(shí)工程:人工智能如何學(xué)貫古今》是“人工智能超入門(mén)叢書(shū)”中的分冊(cè),以科普的形式講解了知識(shí)工程的相關(guān)知識(shí),內(nèi)容生動(dòng)有趣,帶領(lǐng)讀者走進(jìn)知識(shí)工程的世界。本書(shū)包含學(xué)習(xí)知識(shí)工程必備的相關(guān)知識(shí),如邏輯運(yùn)算、邏輯推理等均是重要的基礎(chǔ)內(nèi)容;書(shū)中也對(duì)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(shí),本書(shū)對(duì)知識(shí)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(shū)通過(guò)兩大章,對(duì)Neoj4做了介紹,從入門(mén)知識(shí)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(shū)還搭配了三個(gè)附錄,分別是圖數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)知識(shí)、花卉知識(shí)圖譜以及騰訊扣叮Python實(shí)驗(yàn)室:Jupyter Lab使用說(shuō)明。
本書(shū)適合知識(shí)工程方向初學(xué)者閱讀學(xué)習(xí),可以作為人工智能及計(jì)算機(jī)相關(guān)工作崗位的技術(shù)人員的入門(mén)讀物,也可以作為高等院校人工智能及計(jì)算機(jī)專業(yè)的師生閱讀參考,對(duì)人工智能感興趣的人群也可以閱讀。
第1章 知識(shí)工程 001
1.1 知識(shí)工程與歷史沿革 002
1.1.1 知識(shí)工程是什么 002
1.1.2 知識(shí)就是力量 003
1.1.3 知識(shí)工程的歷程 008
1.2 知識(shí)表示與推理 013
1.2.1 知識(shí)表示 013
1.2.2 推理 018
1.3 專家系統(tǒng)與知識(shí)圖譜 022
1.3.1 專家系統(tǒng) 022
1.3.2 知識(shí)圖譜 026
第2章 知識(shí)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(shí)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(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)推理的過(guò)程 063
3.2.1 計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)演繹推理 064
3.2.2 計(jì)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(shí)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(shì)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(shí)圖譜 092
5.1 本體知識(shí)與知識(shí)圖譜 093
5.1.1 什么是本體知識(shí) 093
5.1.2 本體的構(gòu)成 094
5.1.3 知識(shí)圖譜與三元組 096
5.2 知識(shí)圖譜的實(shí)現(xiàn)路徑 098
5.2.1 知識(shí)圖譜的構(gòu)建 098
5.2.2 知識(shí)圖譜的存儲(chǔ)、查詢與推理 101
5.2.3 知識(shí)圖譜的應(yīng)用 102
5.3 知識(shí)圖譜的Python實(shí)例 104
第6章 Neo4j入門(mén) 109
6.1 Neo4j環(huán)境準(zhǔn)備 112
6.1.1 創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù) 112
6.1.2 運(yùn)行數(shù)據(jù)庫(kù) 113
6.2 常用語(yǔ)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(cè) 129
6.3.2 社交網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用:推薦系統(tǒng) 129
6.3.3 知識(shí)圖譜應(yīng)用:三國(guó)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(cè)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(kù)的發(fā)展脈絡(luò) 171
附錄B 花卉知識(shí)圖譜 181
附錄C 騰訊扣叮Python實(shí)驗(yàn)室:Jupyter Lab 使用說(shuō)明 190