知識圖譜(Knowledge Graph, KG)是綜合各種理論及技術的大成，更是人工智慧極緻的應用，在這言必AI的時代，採用知識圖譜的各種應用不斷創新，也在各個領域發揚光大。
要了解知識圖譜，必須先熟悉知識工程、自然語言處理、機器學習、圖資料庫等多個領域，本書恰好完整說明知識圖譜相關的關鍵技術，如知識建模、關係取出、圖儲存、自動推理、圖譜表示學習、語義搜索、知識問答、圖挖掘分析等，讀者無需參考其它書籍，就可以從頭到尾學習完整的相關理論。
了解理論之後，書中也有完整的實戰，包括知識圖譜中最有名的DeepDive、LIMES技術，更有開放原始碼工具Jena和Drools的實作，最棒的就是搭配了前述的理論和工具之外，也提供一個使用Elasticsearch的簡單知識問答系統，是目前市面上少見有關知識圖譜的完整手冊。
全書主題如下：
? 第1章 介紹知識圖譜的基本概念、歷史淵源、典型的知識圖譜專案、技術要素、核心應用價值。
? 第2章 介紹傳統人工智慧領域的典型知識表示方法，RDF、OWL等網際網路時代的知識表示架構，以Prot?g?為例介紹知識建模實作過程。
? 第3章 介紹幾種常用的知識圖譜儲存索引及儲?
要了解知識圖譜，必須先熟悉知識工程、自然語言處理、機器學習、圖資料庫等多個領域，本書恰好完整說明知識圖譜相關的關鍵技術，如知識建模、關係取出、圖儲存、自動推理、圖譜表示學習、語義搜索、知識問答、圖挖掘分析等，讀者無需參考其它書籍，就可以從頭到尾學習完整的相關理論。
了解理論之後，書中也有完整的實戰，包括知識圖譜中最有名的DeepDive、LIMES技術，更有開放原始碼工具Jena和Drools的實作，最棒的就是搭配了前述的理論和工具之外，也提供一個使用Elasticsearch的簡單知識問答系統，是目前市面上少見有關知識圖譜的完整手冊。
全書主題如下：
? 第1章 介紹知識圖譜的基本概念、歷史淵源、典型的知識圖譜專案、技術要素、核心應用價值。
? 第2章 介紹傳統人工智慧領域的典型知識表示方法，RDF、OWL等網際網路時代的知識表示架構，以Prot?g?為例介紹知識建模實作過程。
? 第3章 介紹幾種常用的知識圖譜儲存索引及儲?
