Knowledge-Based Intelligent Information and Engineering Systems pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:

作者:Jain, Lakhmi C. 編

出品人:

頁數:817

译者:

出版時間:

價格:$ 145.77

裝幀:

isbn號碼:9783540855668

叢書系列:

圖書標籤:

• 知識工程
• 智能信息係統
• 知識庫
• 人工智能
• 信息工程
• 數據挖掘
• 專傢係統
• 機器學習
• 知識錶示
• 決策支持係統

《智識之網：信息、知識與智能工程的交匯》 導言： 在信息爆炸與技術飛速發展的時代，理解、組織、利用和創造知識已成為驅動社會進步的核心力量。本書《智識之網：信息、知識與智能工程的交匯》並非一本單純的技術手冊，而是一次深刻的探索之旅，旨在揭示信息、知識與智能工程之間復雜而迷人的內在聯係。我們並非局限於某一具體的技術範式或應用領域，而是著眼於構建一個宏觀的框架，以審視這些核心要素如何相互滲透、相互塑造，最終匯聚成一股強大的力量，引領我們走嚮一個更加智能化、更具洞察力的未來。 本書的核心目標是建立一種跨學科的理解，它將信息科學的基礎理論、知識工程的構建方法以及智能工程的實踐應用巧妙地融閤在一起。我們相信，真正的智能並非源於孤立的算法或龐大的數據集，而是生發於對信息進行深度加工，提煉齣有價值的知識，並在此基礎上進行有效推理與決策的過程。因此，本書將重點關注如何從海量、異構的信息流中識彆模式、提取規律，如何將零散的數據轉化為結構化、可操作的知識，以及如何利用這些知識構建齣能夠感知、學習、推理並與環境互動的智能係統。 本書的受眾廣泛，無論是信息科學的研究者、軟件工程師、數據科學傢，還是對人工智能、知識管理、係統工程抱有濃厚興趣的學生和行業實踐者，都能從中獲益。我們緻力於提供一種既具理論深度又不失實踐指導意義的視角，幫助讀者理解這些交叉領域的挑戰與機遇，並為未來的研究與開發提供堅實的基礎。 第一部分：信息之潮——理解與駕馭數據洪流 信息是知識的原材料，是智能係統的基礎。本部分將帶領讀者深入探索信息的本質，從信息論的基本原理齣發，解析信息在不同載體與形式中的錶現，以及信息在傳播、存儲和處理過程中所麵臨的挑戰。我們將關注數據的采集、清洗、預處理等關鍵步驟，這些是構建任何有效信息係統的基石。 信息論的基石： 我們將迴顧香農信息論的核心概念，如信息熵、信道容量等，理解信息量化的理論依據，並探討其在數據壓縮、錯誤糾正等方麵的應用。這有助於我們從根本上理解信息的價值與局限。 數據的多樣性與復雜性： 現實世界的數據呈現齣結構化、半結構化與非結構化等多種形態。本書將詳細闡述不同數據類型的特點、獲取途徑及其麵臨的挑戰，例如自然語言文本、圖像、視頻、傳感器數據等。 數據預處理的藝術： 原始數據往往充斥著噪聲、缺失值、異常值，需要經過精細的預處理纔能投入後續分析。我們將探討數據清洗、轉換、降維等關鍵技術，以及如何選擇閤適的預處理策略以提升數據質量和後續模型性能。 信息錶示與編碼： 如何有效地錶示和編碼信息是連接原始數據與知識的關鍵。本部分將介紹嚮量空間模型、圖結構錶示、語義編碼等多種信息錶示方法，並討論不同錶示方法對信息處理效率與模型性能的影響。 信息安全與隱私： 在信息日益重要的今天，信息的安全與隱私保護同樣至關重要。我們將簡要探討數據加密、訪問控製、差分隱私等基本概念，強調在信息處理過程中對安全與隱私的考量。 第二部分：知識之境——從信息到洞察的升華 知識是信息經過加工、組織、理解和內化的結果，是智能決策的靈魂。本部分將聚焦於知識的構建、錶示、推理與管理，探討如何將海量信息轉化為具有實際應用價值的知識體係。 知識的定義與分類： 我們將探討知識的不同層次和類型，包括事實性知識、程序性知識、元知識等，以及顯性知識與隱性知識的區分。理解知識的多樣性有助於我們設計更具針對性的知識工程方法。 知識錶示的範式： 如何在計算機係統中錶示知識是知識工程的核心問題。本書將深入探討多種知識錶示技術，包括： 符號邏輯錶示： 如産生式規則、謂詞邏輯、本體論等，強調知識的結構化與可推理性。 語義網絡與框架： 描繪概念之間的關係，便於知識的組織與檢索。 統計與概率錶示： 如貝葉斯網絡、概率圖模型，適用於處理不確定性知識。 分布式錶示（嵌入）： 如詞嚮量、圖嵌入，將高維符號信息映射到低維連續嚮量空間，便於機器學習模型處理。 知識的獲取與構建： 從原始數據中自動或半自動地獲取知識是一個復雜的過程。我們將介紹： 信息抽取技術： 命名實體識彆、關係抽取、事件抽取等，從文本中提取結構化信息。 數據挖掘與知識發現： 關聯規則挖掘、聚類分析、分類與迴歸等，發現數據中隱藏的模式與規律。 本體構建與演化： 設計和維護領域知識的正式錶示，以及本體的自動生成與更新方法。 眾包與眾智： 利用群體智慧構建與完善知識庫。 知識推理與應用： 知識的價值在於其能夠被用於推理與決策。我們將探討： 演繹推理、歸納推理與溯因推理： 不同推理方式的原理與應用場景。 知識圖譜的構建與查詢： 如何構建和利用知識圖譜實現高效的知識檢索與問答。 專傢係統與決策支持係統： 基於知識的推理在實際應用中的體現。 知識庫的構建與管理： 如何高效地存儲、檢索、更新和維護不斷增長的知識庫，是知識工程麵臨的重要挑戰。我們將討論數據庫技術、知識圖譜數據庫、以及知識庫的版本控製與質量評估。 第三部分：工程之智——構建智能係統的實踐 智能工程是將信息與知識轉化為實際智能係統的藝術與科學。本部分將聚焦於智能係統的設計、開發、部署與評估，探討如何利用信息和知識來創造能夠自主執行任務、解決復雜問題的智能體。 智能係統的構成要素： 我們將分析典型的智能係統架構，包括感知模塊、認知模塊（知識錶示與推理）、決策模塊、執行模塊以及學習模塊。 機器學習與深度學習在智能係統中的角色： 機器學習是構建智能係統的核心技術之一。我們將迴顧監督學習、無監督學習、強化學習等基本範式，並重點介紹深度學習在圖像識彆、自然語言處理、語音識彆等領域的突破性進展，以及它們如何作為智能係統的“大腦”部分。 自然語言處理（NLP）的進展： 理解和生成人類語言是智能係統實現人機交互的關鍵。我們將探討詞法分析、句法分析、語義分析、篇章分析以及機器翻譯、文本摘要、情感分析等NLP任務。 計算機視覺（CV）的突破： 讓機器“看見”並理解圖像與視頻內容，是智能係統感知世界的重要方式。我們將介紹圖像識彆、目標檢測、圖像分割、人臉識彆等CV技術。 智能決策與規劃： 如何在不確定性和動態環境中做齣最優決策是智能係統的核心能力。我們將探討搜索算法、優化算法、強化學習在決策與規劃中的應用。 人機交互（HCI）與智能助手： 設計直觀、高效且富有同理心的人機交互方式，是提升智能係統可用性的關鍵。我們將討論語音助手、對話係統、虛擬現實與增強現實在其中的作用。 智能係統的評估與驗證： 如何科學地評估智能係統的性能、魯棒性、公平性與安全性，是保證其可靠部署的基礎。我們將介紹常用的評估指標與方法。 智能係統的倫理與社會影響： 隨著智能係統的廣泛應用，其帶來的倫理、法律和社會影響日益凸顯。本書將觸及數據偏見、算法透明度、就業影響、以及人工智能的未來發展方嚮等重要議題。 結語： 《智識之網：信息、知識與智能工程的交匯》是一次對未來發展趨勢的深刻洞察。信息是跳動的脈搏，知識是跳動的靈魂，而智能工程則是將這一切轉化為生動實踐的生命力。本書希望為讀者提供一個清晰的視角，理解信息、知識與智能工程之間相互依存、相互促進的動態關係。我們鼓勵讀者在掌握瞭這些基本原理和技術之後，能夠跳齣學科的藩籬，將這些思想融會貫通，在未來的研究與實踐中，創造齣真正具有智慧、能夠深刻影響人類社會的創新性係統。未來的智能世界，將是一個由信息匯聚、知識驅動、智能工程賦能的嶄新時代。

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