本文为你梳理知识工程与知识图谱的发展历程。半个多世纪以来，无数科学家钻研，各个派别涌现，然而众人的眼光似乎总是聚焦在当下“胜利”的那一方。近几年，在深度学习推动下，以视觉、听觉等识别技术为目标的感知智能也取得不错的胜利果实。以深度学习为代表的统计学习方法，
本文选自清华大学计算机科学与技术系教授、清华-青岛数据科学研究院科技大数据研究中心主任李涓子老师于2017年12月20日在阿里联合中文信息学会语言与知识计算专委会举办的知识图谱研讨会上做的以“知识工程：机器智能的加速器”为题的报告。李涓子老师在报告中概述了
近日，机器之心采访了明略数据首席科学家、科学院院长吴信东教授，吴教授一直专注于知识工程方面的研究，并从专家系统到大数据时代经历了技术的变迁与发展。在本文中，我们将着重介绍专家系统及大数据环境下的知识工程，它们的共性是从专家或数据中提取知识，并用于进一步的推
推理是人类智能活动的重要组成部分，一直以来是人工智能研究的核心内容。人工智能进入了以深度学习技术为主导的新时代, 无论是计算机视觉、语音识别、语言理解、机器翻译、对话系统等，似乎无处不是数据驱动下深度学习的“功劳”。从推理的视角来看，从已知的事实，得出未知
由中国人工智能学会主办的第12届自然语言处理与知识工程国际学术会议12月7日—10日在西华大学校顺利召开。本届会议由中国人工智能学会主办，西华大学承办，中国人工智能学会海外副理事长、日本工程院院士、日本德岛大学Fuji Ren教授担任会议主席。12月8日上
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