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知识图谱与深度学习
作者: 点击数: 时间:2020-12-14

主要内容:知识图谱旨在将人类知识组织成结构化知识系统,是人工智能实现真正意义的理解、记忆与推理的重要基础。知识图谱作为典型的符号表示系统,如何有效用于机器学习算法,面临着知识表示、知识获取和计算推理等方面的诸多挑战。近年来,以神经网络为代表的深度学习技术引发了人工智能的新一轮浪潮。

本书介绍了作者团队在知识图谱与深度学习方面的研究成果,展现了数据驱动的深度学习与符号表示的知识图谱之间相互补充和促进的技术趋势。本书内容对于人工智能基础研究具有一定的参考意义,既适合专业人士了解知识图谱、深度学习和人工智能的前沿热点,也适合对人工智能感兴趣的本科生和研究生作为学习读物。

书籍信息:刘知远、韩旭、孙茂松著,清华大学出版社

推荐理由:知识就是力量,人工智能想要让计算机像人一样思考,同样需要知识的力量。但计算机实现人工智能需要哪些知识,这些只是要如何表示、获取、计算以及使用,都是人工智能的重要研究课题。知识图谱作为人类知识结构化形成的知识系统,是人工智能研究和智能信息服务的基础核心技术,被广泛应用于搜索引擎、问答系统、智能对话系统以及个性化推荐等知识驱动的领域。作为数据智能与知识智能的前沿研究方向,知识图谱与深度学习的融合互动是人工智能的重要发展趋势,本书对此作了全面梳理,希望能让你更轻松全面的了解前沿知识。

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