人工智慧超入門叢書--知識工程：人工智慧如何學貫古今

「人工智慧超入門叢書」致力於面向人工智慧各技術方向零基礎的讀者，內容涉及資料素養、機器學習、
視覺感知、情緒分析、搜尋演算法、強化學習、知識圖譜、專家系統等方向，體系完整、
內容簡潔、文字通俗，綜合介紹人工智慧相關知識，並輔以程式碼解決問題，使得零基礎的讀者快速入門。
《知識工程：人工智慧如何學貫古今》是「人工智慧超入門叢書」
中的分冊，以科普的形式講解了知識工程的相關知識，內容生動有趣，帶領讀者走進知識工程的世界。
本書包含學習知識工程必備的相關知識，如邏輯運算、邏輯推理等均是重要的基礎內容；
書中也對專家系統進行了剖析，從構成、分類、推理到應用實例，由淺入深，層層遞進。
同時，本書對知識圖譜也做了詳細解讀，包括本體、實作路徑以及對應的實例。
最後，本書透過兩大章，對Neoj4做了介紹，從入門知識到實踐案例，讓初學者能學懂並應用到實際。
本書也搭配了三個附錄，分別是圖資料庫相關知識、花卉知識圖譜以及騰訊扣叮Python實驗室：JupyterLab使用說明。
本書適合知識工程方向初學者閱讀學習，可以作為人工智慧及電腦相關工作崗位的技術人員的入門讀物，
也可以作為高等院校人工智慧及電腦專業的師生閱讀參考，對人工智慧感興趣的人群也可以閱讀。

第1章知識工程
1.1 知識工程與歷史沿革
1.1.1 知識工程是什麼
1.1.2 知識就是力量
1.1.3 知識工程的歷程
1.2 知識表示與推理
1.2.1 知識表示
1.2.2 推理
1.3 專家系統與知識圖譜
1.3.1 專家系統
1.3.2 知識圖譜
第2章知識工程的邏輯基礎
2.1 命題與量詞
2.2 邏輯聯結詞
2.2.1 「與」「或」「非」運算
2.2.2 邏輯連結詞的複合運算
2.3充分必要條件
第3章知識工程的推理基礎
3.1 演繹推理與合情推理
3.1.1 演繹推理
3.1.2 合情推理
3.2 計算機實現推理的過程
3.2.1 計算機實現演繹推理
3.2.2 計算機實現合情推理
第4章專家系統
4.1 初識專家系統
4.1.1 什麼是專家系統
4.1.2 專家系統的應用
4.1.3 專家系統的優勢與不足
4.2 專家系統的機理
4.2.1 專家系統的組成
4.2.2 專家系統的分類
4.2.3 專家系統的推理
4.3 專家系統Python實例
第5章知識圖譜
5.1 本體知識與知識圖譜
5.1.1 什麼是本體知識
5.1.2 本體的構成
5.1.3 知識圖譜與三元組
5.2 知識圖譜的實現路徑
5.2.1 知識圖譜的建構
5.2.2 知識圖譜的儲存、查詢與推理5.2.3
知識圖譜的應用
5.3 知識圖譜的Python實例
第6章Neo4j入門
6.1 Neo4j環境準備
6.1.1 創建資料庫
6.1. 2 運行資料庫
6.2 常用語句格式
6.2.1 資料的建立
6.2.2 資料的修改
6.2.3 資料的刪除
6.2.4 資料的查詢
6.3 Neo4j的經典解決方案
6.3.1 金融風控應用：詐欺監測
6.3.2社會網絡應用：推薦系統
6.3.3 知識圖譜應用：三國人物
第7章Neo4j的實踐案例
7.1 案例一：唐代人物社交網絡
7.1.1 案例背景
7.1.2 創建
7.1.3 查詢
7.1.4 批量導入數據
7.2 案例二：《家有兒女》人物關係圖譜
7.2.1 案例背景
7.2.2 創建
7.2.3 查詢
7.3 案例三：銀行詐欺監測圖譜
7.3.1 案例背景
7.3.2 創建
7.3.3 附錄查詢
附錄
A 圖資料庫的發展脈絡
附錄B 花卉知識圖
附錄C 騰訊扣叮Python實驗室：JupyterLab使用說明