Knowledge-Based Programming (Turing Institute Press Knowledge Engineering Tutorial Series) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Addison-Wesley

作者:Enn Tyugu

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1988-01

价格:USD 24.10

装帧:Hardcover

isbn号码:9780201178159

丛书系列:

图书标签:

Knowledge Representation
Knowledge Engineering
Artificial Intelligence
Programming
Logic Programming
Expert Systems
Turing Institute
Knowledge-Based Systems
Inference
Reasoning

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具体描述

《知识驱动型编程》：构建智能系统的基石您是否曾构想过能自主学习、推理并解决复杂问题的软件？您是否着迷于那些能够理解自然语言、诊断疾病，甚至创作艺术的智能系统？《知识驱动型编程》将带您深入探索构建这类未来驱动型应用的核心技术——知识工程。本书并非一本简单的编程语言教程，而是对“如何让计算机真正理解并运用知识”这一深刻问题的解答。它揭示了传统基于规则或数据驱动的编程范式所面临的局限性，并着重阐述了知识驱动型编程如何通过显式地表示、组织和推理知识，赋予程序更深层次的智能。核心内容概览：第一部分：理解知识表示的本质什么是知识？我们将从哲学和计算机科学的交汇点出发，探讨知识的定义，区分事实、规则、概念、元知识等不同形式的知识，并讨论它们在智能系统中的作用。知识表示的范式：本书将系统介绍多种经典的知识表示方法，包括：逻辑表示：命题逻辑、一阶逻辑及其在知识建模中的应用，例如如何表示“所有鸟都会飞”或“苏格拉底是人”。语义网络：以节点和边来表示概念及其之间的关系，直观地构建知识图谱，便于知识检索和推理。框架系统：结构化的表示方法，用槽（slots）和值（values）来描述实体及其属性，如描述“猫”这个概念可以有“颜色”、“体型”、“叫声”等槽。规则表示： “IF-THEN”形式的规则，是专家系统和推理引擎的核心，用于编码领域专家的决策过程。本体论：学习如何构建形式化的本体，定义概念、属性、关系和约束，为知识的共享和重用奠定坚实基础。我们将探讨本体构建的原则、方法以及不同类型的本体（如描述逻辑本体）在知识工程中的重要性。第二部分：推理引擎的设计与实现推理的类型：深入理解不同类型的推理机制，包括：演绎推理：从一般性规则推导出具体结论，例如从“所有哺乳动物都是恒温的”和“鲸鱼是哺乳动物”推断出“鲸鱼是恒温的”。归纳推理：从具体实例中抽象出一般性规则，尽管在形式化推理中难度较大，但在机器学习和模式识别中扮演重要角色。溯因推理：在观察到结果后，寻找最可能的原因，常用于诊断和故障排除。前向推理与后向推理：学习两种主要的推理策略，以及它们在不同应用场景下的优劣。冲突解决与不确定性推理：探讨当知识存在冲突或信息不完整时，如何进行有效的推理，介绍诸如可信度、概率等处理不确定性的技术。构建与评估推理引擎：掌握构建高效推理引擎的设计原则，并学习如何评估其性能和准确性。第三部分：知识工程的实践与应用专家系统：回顾专家系统在特定领域的成功应用，如医疗诊断、金融咨询，并分析其知识获取、推理和解释的构成。智能代理（Intelligent Agents）：学习如何构建能够感知环境、做出决策并采取行动的智能代理，以及知识在代理中的作用，例如在游戏AI或机器人导航中的应用。自然语言处理（NLP）与知识：探讨知识表示如何赋能自然语言理解，使计算机能够理解文本的含义、进行问答、文本摘要甚至机器翻译。语义网与知识图谱：了解万维网联盟（W3C）在语义网方面的标准，以及如何构建和利用大规模的知识图谱，连接异构数据，实现智能搜索和推荐。机器学习与知识驱动：探讨如何将知识工程的方法与机器学习技术相结合，例如使用知识来约束机器学习模型的训练，或从数据中提取知识。本书的特色：理论与实践并重：不仅提供坚实的理论基础，还通过详细的案例分析和实现指导，帮助读者将知识付诸实践。面向未来：关注人工智能领域的前沿发展，为读者提供构建下一代智能系统的必备知识。深入浅出：语言清晰易懂，即使对人工智能领域初学者，也能逐步掌握知识驱动型编程的核心概念。广阔的应用前景：无论您是希望开发更智能的软件，还是对人工智能的深层原理感到好奇，本书都将为您打开一扇新的大门。《知识驱动型编程》是您迈向人工智能世界的理想起点，是理解和构建真正智能系统的关键指南。