知識圖譜的早期理念源於萬維網之父 Tim Berners Lee 關於語義網(The Semantic Web) 的設想,旨在采用圖的結構(Graph Structure)來建模和記錄世界萬物之間的關聯關係和知識, 以便有效實現更加精準的對象級搜索。經過近二十年的發展,知識圖譜的相關技術已經在搜索引擎、智能問答、語言及視覺理解、大數據決策分析、智能設備物聯等眾多領域得到廣泛應用,被公認為是實現認知智能的重要基石。近年來,隨著自然語言處理、深度學習、圖數據處理等眾多領域的飛速發展,知識圖譜在自動化知識獲取、 基於知識的自然語言處理、基於表示學習的機器推理、基於圖神經網絡的圖挖掘與分析等領域又取得了很多新進展。

本課程是麵向浙江大學研究生開設的專業選修課程。課程係統性介紹知識圖譜的基本概念、核心技術內涵和應用實踐方法,具體內容涉及知識表示與推理、圖數據庫、關係抽取與知識圖譜構建、知識圖譜表示學習與嵌入、語義搜索與知識問答、圖神經網絡與圖挖掘分析等。課程內容的設計以“基礎、前沿與實踐”相結合為基本原則,既包括基本概念介紹和實踐應用內容,也包括學術界的最新前沿進展的介紹。
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浙江大學,簡稱浙大,坐落於素有“人間天堂”美譽的曆史文化名城杭州。前身是1897年創建的求是書院,是中國人自己最早創辦的現代高等學府之一,是一所具有悠久曆史的教育部直屬全國重點大學,985、211工程重點建設高校。據ESI公布的數據,截至2015年9月,浙江大學18個學科進入世界學術機構前1%,居全國高校第二;7個學科進入世界前100位,4個學科進入世界前50位,居全國高校第一。

http://www.math.arizona.edu/∼hzhang/math574.html

隨著信息技術的飛速發展,在各個領域產生了大量的科學和商業數據。例如,人類基因組數據庫項目已經收集了千兆字節的人類遺傳密碼數據。萬維網提供了另一個例子,它擁有由數百萬人使用的文本和多媒體信息組成的數十億Web頁麵。

本課程涵蓋了現代數據科學技術,包括基本的統計學習理論及其應用。將介紹各種數據挖掘方法、算法和軟件工具,重點在概念和計算方麵。將涵蓋生物信息學、基因組學、文本挖掘、社交網絡等方麵的應用。

本課程著重於現代機器學習的統計分析、方法論和理論。它是為學生誰想要實踐先進的機器學習工具和算法,也了解理論原理和統計性質的算法。主題包括回歸、分類、聚類、降維和高維分析。

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【導讀】慕尼黑大學開設的《高級深度學習》技術課程,重點介紹計算機視覺的前沿深度學習技術。最新一期介紹了《生成式對抗網絡》進展,講述了GAN的知識體係,值得關注。

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知識圖譜是人工智能的前沿科技之一,近兩年非常火熱。無論你是做計算機的哪個方向,相信在日常的學習和生活中,都能耳濡目染。為了更係統的了解知識圖譜,小編找到了浙江大學計算機學院的陳華鈞教授開設的《知識圖譜導論》課程的ppt,希望能幫助到各位對知識圖譜感興趣的同學。

課程目錄

➤ Lecture 1 : 知識圖譜概覽
➤ Lecture 2:知識圖譜的表⽰與建模
➤ Lecture 3:知識圖譜的存儲與關聯查詢
➤ Lecture 4:知識圖譜構建與關係抽取
➤ Lecture 5:知識圖譜表⽰學習與關聯推理
➤ Lecture 6:語義搜索與知識圖譜問答

PPT下載鏈接:
https://pan.baidu.com/s/1TOb-Ll0ipUrf-RanuvT6SQ
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