Artificial Intelligence and Knowledge Engineering Applications pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Mira, Jos; Lvarez, Jos R.; Mira, Jose

出品人:

页数:636

译者:

出版时间:2005-8

价格:858.80元

装帧:

isbn号码:9783540263197

丛书系列:

图书标签:

• 人工智能
• 知识工程
• 应用
• 机器学习
• 深度学习
• 专家系统
• 数据挖掘
• 智能系统
• 计算智能
• 知识表示

《智能系统与知识工程应用》 内容概述： 《智能系统与知识工程应用》一书深入探讨了人工智能（AI）和知识工程（KE）两大前沿技术在实际应用中的集成与发展。本书旨在为读者提供一个全面的视角，理解如何构建、部署和优化能够执行复杂任务、具备学习能力并能有效管理和利用知识的智能系统。本书内容涵盖了从基础理论到高级应用，从算法模型到工程实践，力求构建一座连接理论研究与工程实践的坚实桥梁。 第一部分：人工智能基础理论与核心技术 本部分将奠定读者对人工智能核心概念的理解。我们将从人工智能的历史沿革、哲学基础和不同流派（如符号主义、连接主义、行为主义）的演进开始，阐述其发展脉络和核心思想。 机器学习（Machine Learning）： 监督学习（Supervised Learning）： 深入解析线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、梯度提升树（如 XGBoost, LightGBM）等经典算法。我们将详细介绍它们的数学原理、优化方法、优缺点，并通过实际案例说明其在分类、回归等任务中的应用。 无监督学习（Unsupervised Learning）： 重点介绍聚类算法（如 K-Means, DBSCAN, Hierarchical Clustering）和降维技术（如 PCA, t-SNE）。我们将解释这些算法如何从无标签数据中发现潜在结构和模式，并探讨其在数据探索、特征提取和异常检测等方面的价值。 强化学习（Reinforcement Learning）： 介绍马尔可夫决策过程（MDP）作为基础框架，并详细讲解Q-learning, SARSA, Deep Q-Networks (DQN), Policy Gradients 等算法。我们将通过游戏AI、机器人控制等场景，阐释强化学习如何通过试错学习实现最优策略。 深度学习（Deep Learning）： 神经网络基础（Neural Network Fundamentals）： 介绍感知机、多层感知机、激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）、反向传播算法及其在构建深度模型中的作用。 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks - CNNs）： 深入讲解卷积层、池化层、全连接层的工作原理，以及它们在图像识别、目标检测、图像分割等视觉任务中的核心地位。我们将展示经典的CNN架构（如 LeNet, AlexNet, VGG, ResNet, Inception）及其创新点。 循环神经网络（Recurrent Neural Networks - RNNs）： 重点介绍RNNs处理序列数据的能力，以及长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何解决梯度消失/爆炸问题。我们将探讨它们在自然语言处理（NLP）、时间序列分析、语音识别等领域的应用。 Transformer 模型： 详细阐述自注意力机制（Self-Attention）、多头注意力（Multi-Head Attention）、位置编码（Positional Encoding）等核心组件，以及其在NLP领域的突破性进展（如 BERT, GPT 系列）。我们将分析Transformer在机器翻译、文本生成、问答系统等方面的强大之处。 自然语言处理（Natural Language Processing - NLP）： 文本预处理： 分词、词性标注、命名实体识别、句法分析等。 词向量表示： Word2Vec, GloVe, FastText 等模型，及其如何捕捉词语的语义信息。 语义理解与生成： 主题模型（LDA）、情感分析、文本摘要、机器翻译、对话系统等。 第二部分：知识工程的核心概念与方法 本部分将聚焦于知识工程，即如何获取、表示、推理和管理知识，以支持智能系统的决策和行为。 知识获取（Knowledge Acquisition）： 人工知识获取： 访谈、问卷、专家系统构建方法。 自动知识获取： 基于文本的知识抽取（实体、关系、事件抽取），从结构化数据中挖掘规则，以及从非结构化数据中提取信息。 机器学习与知识获取的结合： 利用监督、无监督和半监督学习技术加速知识的获取过程。 知识表示（Knowledge Representation）： 符号表示： 规则（If-Then）、逻辑（一阶谓词逻辑）、框架、语义网络、本体（Ontology）。我们将详细介绍本体的构建方法、OWL（Web Ontology Language）等标准，以及本体在知识组织、信息集成和推理中的作用。 分布式表示： 词嵌入、概念嵌入等，它们如何将知识表示为低维向量空间中的点，便于机器学习模型处理。 混合表示： 结合符号表示和分布式表示的优势，构建更强大的知识表示体系。 知识推理（Knowledge Reasoning）： 演绎推理（Deductive Reasoning）： 从一般规则推导出具体结论（如逻辑推理、规则链式推理）。 归纳推理（Inductive Reasoning）： 从具体事实中发现普遍规律（如机器学习中的模型学习）。 溯因推理（Abductive Reasoning）： 寻找最可能的解释（如诊断系统）。 不确定性推理（Uncertain Reasoning）： 概率图模型（如贝叶斯网络）、模糊逻辑，处理现实世界中固有的不确定性。 知识管理（Knowledge Management）： 知识库构建与维护： 数据库技术、知识图谱（Knowledge Graph）的构建、存储和更新。 知识共享与传播： 利用知识图谱、语义Web技术实现知识的有效共享。 知识生命周期管理： 从知识产生、应用到退役的整个过程。 第三部分：人工智能与知识工程的应用集成 本部分将重点探讨如何将人工智能和知识工程的技术融合，以解决现实世界中的复杂问题。 智能系统架构： 基于规则的专家系统（Expert Systems）： 经典架构及其局限性。 混合智能系统（Hybrid Intelligent Systems）： 结合符号AI（如知识图谱）和连接主义AI（如深度学习）的优势，实现更强大的智能。例如，将深度学习用于特征提取，再将提取的特征输入到知识图谱中进行推理。 认知架构（Cognitive Architectures）： 探索模仿人类认知过程的系统设计。 关键应用领域： 智能问答与对话系统： 结合NLP、知识图谱和对话管理技术，构建能够理解用户意图、提供准确答案和进行连贯对话的系统。 推荐系统（Recommender Systems）： 利用用户行为数据、物品属性以及用户画像（知识表示），结合协同过滤、内容过滤、深度学习等技术，实现个性化推荐。 智能搜索与信息检索： 结合语义搜索、知识图谱和机器学习，提升搜索的准确性和用户体验。 自动化决策与规划： 利用强化学习、搜索算法和知识表示，构建能够在复杂环境中进行自主决策和规划的系统。 智能制造与工业4.0： 在预测性维护、质量控制、生产调度等方面应用AI与KE技术。 智慧医疗： 辅助诊断、药物研发、个性化治疗方案制定。 金融科技（FinTech）： 欺诈检测、风险评估、智能投顾。 自动驾驶： 环境感知、路径规划、决策控制。 跨学科融合与未来趋势： 可解释AI（Explainable AI - XAI）： 强调AI模型的透明度和可解释性，尤其是在关键决策领域。 联邦学习（Federated Learning）与隐私保护AI： 在保护数据隐私的前提下进行模型训练。 具身智能（Embodied AI）： 将AI与机器人技术结合，使其能够与物理世界交互。 AI伦理与安全： 探讨AI发展带来的社会、伦理和安全挑战。 本书特色： 理论与实践并重： 既深入剖析核心算法和理论，又提供丰富的实际应用案例和工程实现建议。 前沿技术聚焦： 涵盖当前人工智能和知识工程领域最热门和最具潜力的技术。 结构清晰，逻辑性强： 从基础到高级，从理论到应用，层层递进，帮助读者构建完整的知识体系。 面向广泛读者： 适合计算机科学、人工智能、软件工程、信息管理等相关专业的学生、研究人员以及对智能技术感兴趣的从业者。 通过研读《智能系统与知识工程应用》，读者将能够深入理解人工智能和知识工程的强大能力，掌握构建和应用智能系统的关键技术，并为应对未来智能化社会的挑战做好准备。本书不仅是一本技术手册，更是一份引领读者探索智能世界未来方向的指南。

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