課程介紹
人工智能是計算機科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器，該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴大。
人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項工作的人必須懂得計算機知識、心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機器學(xué)習(xí)、計算機視覺、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。
培訓(xùn)對象
大數(shù)據(jù)專業(yè)人才、人工智能專業(yè)人才、對培訓(xùn)內(nèi)容感興趣的人士。
課程收益
使學(xué)員深入理解人工智能和知識圖譜的概念、內(nèi)涵和前沿應(yīng)用等。
知識概要
-- 人工智能（AI）概述；
-- 知識圖譜概述；
-- 知識圖譜表示；
-- 知識圖譜的構(gòu)建。
課程大綱
人工智能（AI）概述
案例研討：AlphaGo的基本原理，李世石與AlphaGo的對局分析
人工智能（AI）時代
人工智能、類腦計算的概念解釋
人工智能的發(fā)展歷史
人工智能的應(yīng)用及其原理
知識圖譜的介紹及應(yīng)用
對于人工智能發(fā)展的思考
人工智能發(fā)展的利與弊
人工智能應(yīng)用
什么是人工智能（Artificial Intelligence）
人工智能歷史和算法概述
人工智能誕生標志：達特茅斯會議
致力于使用概率方法AI
符號主義學(xué)派的創(chuàng)始人
人工智能簡史
成功人工智能經(jīng)典案例
案例研討：寶馬BMW智能汽車裝配生產(chǎn)線
案例研討：可口可樂Coca-cola全自動化生產(chǎn)線
知識圖譜概述
知識圖譜誕生的背景
知識圖譜概念
知識圖譜包括的內(nèi)容
知識圖譜技術(shù)原理
知識圖譜表示
知識的表示
知識圖譜的價值剖析
知識圖譜的分類
知識圖譜的特點
知識網(wǎng)絡(luò)
網(wǎng)絡(luò)的高集聚特性
頂點、邊
命名實體
實體關(guān)系
知識間的關(guān)系
構(gòu)建知識圖譜
命名實體識別
實體唯一標識
實體內(nèi)在特征：屬性-值對
詞匯體系
知識抽取
知識的表示
知識的存儲
知識的檢索
知識的推理
知識圖譜模型
知識表示為圖
引文分析
同被引分析
共詞分析
關(guān)聯(lián)關(guān)系分析
聚類分析
詞頻分析
知識圖譜的構(gòu)建
知識圖譜的構(gòu)建
知識圖譜的規(guī)模
實體-關(guān)系-實體
知識圖譜的數(shù)據(jù)來源
百科類數(shù)據(jù)
結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)挖掘
通過搜索日志進行實體和實體屬性等挖掘
種子(Seeds)詞
從抽取圖譜到知識圖譜
實體對齊
知識圖譜schema構(gòu)建
不一致性的解決
知識圖譜上的挖掘
基于知識圖譜的推理
實體重要性排序
相關(guān)實體挖掘
知識圖譜的更新和維護
Type和Collection的關(guān)系
結(jié)構(gòu)化站點包裝器的維護
知識圖譜的更新頻率
眾包(Crowdsourcing)反饋機制
知識圖譜在搜索中的應(yīng)用
查詢理解
問題回答
知識圖譜的構(gòu)建算法
復(fù)雜的自然語言查詢
認證過程
無認證考試
開班信息
暫無開班信息