知识工程

出版者:科学出版社

作者:沈一栋

页数:310

出版时间:1992

价格:0

isbn号码:9787030016102

具体描述

本书阐述了知识工程的基本概念、原理与方法。包括人工智能问题求解模型、逻辑推理、知识库系统组成原理,专家系统,人工智能程序设计风格及语言等。

用户评价

《知识工程》这本书，的确是一本能够开启深度思考的书。在我眼中，人工智能的真正魅力，在于它能够模拟人类的智慧，而智慧的载体，无疑是“知识”。这本书将我带入了如何构建和管理这些知识的殿堂。我非常期待书中对“知识表示”的细致讲解，我想了解如何将人类复杂、多样的知识，以机器能够理解的方式进行编码。无论是逻辑规则、语义关系，还是更复杂的本体模型，我都希望能在这本书中找到清晰的脉络。同时，我对“知识获取”的部分也充满期待，如何从专家那里抽取精炼的知识，如何从海量的数据中挖掘有价值的信息，这些都是我非常想深入了解的。这本书，不仅仅是理论的堆砌，我更希望它能为我提供一些实践的指导，让我能够将所学知识运用到实际问题中。

这本书《知识工程》的内容，简直是为我量身定做的。我一直对如何将现实世界中那些纷繁复杂、甚至有些“模糊”的知识，转化成机器能够理解和操控的形式感到非常困惑。这本书的出现，就像为我指引了一盏明灯。我特别期待书中关于“知识获取”的章节。我希望它能够详细地剖析从人类专家那里提取知识的过程，包括访谈技巧、知识模型的设计，以及如何处理专家知识的不完整性和不确定性。同时，我也非常好奇它是否会介绍如何通过机器学习，从大量的文本、图像、音频等数据中自动学习和发现知识。这中间涉及到数据预处理、特征提取、模式识别等一系列复杂的技术，我希望这本书能提供清晰的解释和实用的方法。更重要的是，我希望它能解答我关于“知识表示”的核心疑问：一旦获得了知识，又该如何将其有效地组织起来，以便机器能够进行高效的推理和决策？

《知识工程》这本书，我拿到手之后就爱不释手。它填补了我一直以来在人工智能领域知识体系中的一个重要空白。我之前总觉得，人工智能的“智能”究竟体现在哪里，光有算法和模型是不够的，还需要有“知识”作为基础。而这本书，恰恰就是关于如何构建和管理这些“知识”的。我特别想知道，这本书会如何深入地探讨“知识获取”这一过程。我期望它能够详细介绍从人类专家那里提取知识的各种技术和方法，包括访谈、观察、问卷调查等，以及如何将这些零散、有时甚至是矛盾的知识进行梳理和整合。同时，我也非常期待它能够讲解如何利用机器学习技术，从海量数据中自动发现和学习知识。这涉及到如何处理非结构化数据，如何从中提取有用的特征，以及如何构建能够泛化的知识模型。

我近期在阅读《知识工程》这本书，它带我进入了一个全新的思维维度。我一直认为，人工智能的“智能”源于其对世界的理解，而这种理解能力，归根结底在于能否有效地表示和利用知识。这本书恰恰聚焦于此。我尤其期待书中关于“知识表示”的详细阐述。我希望能够深入了解不同的知识表示方法，比如逻辑表示、语义网络、框架以及本体论等，并学习如何根据不同的应用场景选择最合适的表示方式。我还对“知识推理”的部分充满好奇。如何让机器能够基于已有的知识进行逻辑推演，得出新的结论，这对于构建真正的智能系统至关重要。我希望这本书能提供清晰的讲解和丰富的案例，让我能够理解这些推理机制的工作原理。

我最近沉迷于阅读《知识工程》这本书，它让我对人工智能有了全新的认识。之前我对人工智能的理解，大多停留在算法和模型的层面，而这本书则将我引向了构建智能系统的更深层逻辑。我尤其关注书中所探讨的“知识表示”部分，它系统地介绍了如何将现实世界的知识转化为机器可以理解和处理的形式。我学习到了逻辑表示、语义网络、框架以及本体论等多种知识表示技术，并且对它们各自的特点和应用场景有了更清晰的认识。例如，如何用一阶谓词逻辑来描述事实和规则，如何用语义网络来表示概念之间的关系，以及如何用框架来组织更复杂的知识结构。这本书的讲解非常细致，配合大量的实例，让我能够直观地理解这些抽象的概念。我还对知识获取的章节充满了期待，希望能够学到更多从专家那里提取知识的有效方法，以及如何利用机器学习技术从数据中挖掘隐藏的知识。

我拿到这本《知识工程》的时候，首先就被它厚实的封面和印刷的质感所吸引。这不仅仅是一本书，更像是一扇通往未知领域的门。作为一名对人工智能领域充满好奇的爱好者，我对“知识工程”这个概念一直有着模糊的认识，但总觉得抓不住核心。这本书的出现，让我看到了一个系统性学习的机会。我尤其关注书中所提及的“知识表示”这一核心概念。我猜想，它会详细介绍不同的知识表示方法，比如如何用逻辑表达式来描述事实和规则，如何用语义网络来连接概念和关系，甚至是如何用框架来组织和管理复杂的知识结构。我期待看到作者如何解释这些方法的内在逻辑，以及它们在不同应用场景下的适用性。此外，关于“知识获取”的部分，我希望能学到一些实用的技巧和方法，了解如何从人类专家那里有效地提取知识，或者通过自动化手段从海量数据中挖掘有用的信息。我知道这是一个充满挑战的过程，所以这本书如果能提供一些克服困难的策略，那将是非常宝贵的。

一本知识工程的书，光是书名就足以勾起我极大的兴趣。我一直对如何将庞杂的、有时甚至是模糊不清的人类知识转化为机器能够理解和处理的形式感到着迷。这本书似乎正好填补了我在这方面的求知空白。从封面上那些错综复杂的线条和象征性的图标，我预感到这本书不会是一本轻松的读物，但同时也意味着它将带我进入一个充满深度和挑战的领域。我特别期待它能解答我长久以来关于知识表示、推理机制以及如何构建智能系统的疑问。我希望它能详细阐述各种知识表示模型，比如逻辑表示、语义网络、框架表示等等，并对它们的优缺点进行深入的比较分析。同时，我也很想知道，这本书会如何探讨知识获取的过程，是从人工专家那里提取，还是通过机器学习自动学习？这个过程中的难点和突破口又在哪里？更重要的是，它是否会涉及如何将这些表示好的知识进行有效的推理，从而模拟人类的决策过程？我设想这本书会提供丰富的案例研究，让我能够直观地理解理论知识在实际应用中的落地情况。

这本书《知识工程》，我最近读得格外投入。它让我明白了，人工智能的“智能”并非凭空而来，而是建立在对世界深刻理解的基础上，而这种理解，就是“知识”。我一直对如何将人类经验、科学原理以及各种规则，转化为机器可以执行的代码感到好奇。这本书似乎就是为我解答这个问题的。我特别期待它能详细介绍“知识表示”的各种方法，比如如何用逻辑语句来描述事实，如何用语义网络来连接概念，以及如何用框架来封装信息。我希望作者能提供丰富的例子，让我能够直观地理解这些技术。此外，我也对“知识推理”的部分非常感兴趣。如何让机器能够根据这些表示好的知识，进行一步步的推理，最终做出决策，这才是人工智能的核心魅力所在。这本书，让我对构建智能系统充满了憧憬。

我最近在阅读《知识工程》这本书，它彻底改变了我对人工智能的认知。在接触这本书之前，我总觉得人工智能只是一个抽象的概念，离我们的生活很远。但这本书让我明白，“知识工程”才是构建真正智能系统的基石。我特别对书中关于“知识表示”的讨论印象深刻。作者深入浅出地介绍了各种表示方法，从早期的专家系统中使用的一阶谓词逻辑，到后来语义网络和框架的出现，再到更加现代的本体论和图数据库。我惊讶于人类为了让机器理解世界，付出了如此多的智慧和努力。书中的例子非常生动，例如如何用逻辑规则来描述下棋的策略，或者如何用语义网络来表示人际关系。我还在学习如何将这些理论应用到实际问题中，比如如何构建一个能够回答历史问题的智能助手，或者一个能够辅助医生诊断疾病的系统。这本书不仅教会了我理论知识，更重要的是，它激发了我解决实际问题的热情。

《知识工程》这本书，我最近刚开始读，就已经被它深邃的理论和广泛的应用前景所吸引。作为一名对人工智能领域充满好奇的探索者，我一直想深入了解“知识工程”的核心内容。这本书显然是我的不二选择。我非常期待它能够系统地介绍知识表示的方法，包括逻辑表示、语义网络、框架以及本体论等。我希望作者能够详细解释这些表示方法是如何捕捉和组织现实世界中的信息的，以及它们各自的优缺点。此外，关于知识获取的部分，我也非常感兴趣。我希望能够了解从专家那里提取知识的流程和技巧，以及如何利用机器学习技术从海量数据中自动发现和学习知识。这本书给我最大的启示是，人工智能的真正核心在于能否让机器拥有“理解”世界的能力，而这恰恰是知识工程所要解决的关键问题。