人工智能中的知识工程详细指的是如何将人类专家的知识和履历转化为打算机可处理的形式，并利用这些知识来实现各种智能运用。
它包括知识表示、知识获取、知识推理、知识库管理等方面。

知识表示：将专家知识转化为打算机可处理的形式，如逻辑表达式、图形表示、本体等，从而支持打算机对知识的推理和处理。

知识获取：从人类专家、文本数据、网络等来源中自动提取有用的知识。

知识推理：利用知识库中的知识进行推理和决策，以达到人工智能的目的。

知识库管理：管理和掩护知识库的事情，包括知识库的构建、掩护、更新等。

知识工程有以下详细运用：

专家系统：利用打算机程序来仿照人类专家的知识和履历，以办理特定领域的问题。

自然措辞处理：通过打算机对自然措辞进行剖析和理解，实现人机交互。

智能推举：利用用户的行为数据和喜好，通过打算机程序推举干系的产品或做事。

智能搜索：通过打算机程序对大量信息进行搜索和排序，以快速找到所需的信息。

机器定理证明：利用打算机程序来自动证明数学定理，以加速数学研究和运用。

机器博弈：利用打算机程序来仿照人类博弈行为，以实现智能决策和优化。

数据挖掘和知识创造：从大量数据中自动提取有用的信息和知识，以支持决策和优化。

不愿定性推理：利用打算机程序来处理不愿定性和模糊性，以提高决策的准确性和可靠性。

领域知识库：构建特定领域的专业知识库，以支持领域问题的办理和优化。

数字图书馆、维基百科、知识图谱等大型知识工程：这些项目旨在将人类知识和文化传承转化为打算机可处理的形式，以实现知识的共享和传承。

以上只是人工智能中知识工程的一些详细运用，实际上它还有着广泛的运用前景，例如在工业制造、医疗康健、聪慧城市等领域都有着重要的运用代价。

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