知识工程作为人工智能的重要分支，致力于研究如何将人类知识转化为机器可理解、可计算的形式，是构建认知智能系统的关键基石。本书是讲解知识工程的理论基础和方法技术的教材，以“知识工程符号逻辑与向量表示的融合”为主线，一方面讲述经典的符号主义理论基础；另一方面，引入表示学习、图神经网络及大语言模型等前沿技术。本书共9章，包括知识工程概述、知识表示、基于符号的知识推理、基于向量的知识推理、知识获取、知识存储与查询、知识分析与挖掘、知识检索与问答以及新一代知识工程等内容。 本书侧重基础理论，重视实践操作，图文并茂，并针对重要知识点和实践内容录制了微课视频，适合初学者学习参考。 本书可作为高等院校人工智能、计算机相关专业知识工程相关课程的本科生或研究生教材，也可作为相关领域研究人员和工程技术人员的参考书。