《人工智能导论》期末复习二、三
《人工智能导论(第5版)》王万良
第二章 知识表示与知识图谱2.1 知识与知识表示的概念
一、什么是知识?有哪些特性?
1、知识:在长期的生活及社会实践中、在科学研究及实验中积累起来的对客观世界的认识与经验。人们把实践中获得的信息关联在一起,就形成了知识。知识反映了客观世界中事物之间的关系,不同事物或者相同事物间的不同关系形成了不同的知识。
2、特性:(1)相对正确性(2)不确定性(3)可表示性与可利用性
二、什么是知识表示?如何选择知识表示方法?
1、知识的表示:将人类知识形式化或者模型化。
2、知识表示方法的原则:
(1)充分表示领域知识。
(2)有利于对知识的利用。
(3)便于对知识的组织、维护与管理。
(4)便于理解与实现。
2.2 一阶谓词逻辑表示法
一、命题?
一个非真即假的陈述句
eg.“3
清华大学出版社
出chatgpt独享账号!内含120美元!仅需38元/个!独享永久使用!点击购买!
本书全面介绍了人工智能的基本技术,目标是用通俗易懂的方法帮助读者构建完整的人工智能知识体系,为后续的深入学习打下基础。本书共分为10章,内容包括人工智能概述、知识表示、搜索技术、机器学习、深度学习、自然语言处理、机器人及智能控制等。本书适合高职高专和应用型本科,作为非人工智能专业的选修课和人工智能专业的导论课教材。也适合作为人工智能技术爱好者的入门书。
more>前言人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但它能像人那样思考,也可能超过人的智能。人工智能是计算机学科的一个分支,20世纪70年代以来被称为世界三大尖端技术(空间技术、能源技术、人工智能)之一。也被认为是21世纪三大尖端技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一。这是因为近30年来它获得了迅速的发展,在很多学科领域都获得了广泛应用,并取得了丰硕的成果,人工智能已逐步成为一个独立的分支,在理论和实践上都已自成系统。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能在计算机领域内,得到了更为广泛的重视,并在机器人、经济政治决策、控制系统、仿真系统中得到应用。本书系统讨论了人工智能的技术基础,几乎涵盖了人工智能领域的大多数热点和前沿问题。希望通过本书能够增进人工智能领域跨学科的思考、交流和探讨。本书以朴素的语言和浅显的例子,以图文并茂的形式,向读者生动展示了新一代人工智能的专业知识。本书特点如下。(1)趣味性。把抽象的概念形象化,让学生有体验感,有吸引力。(2)先进性。科技进步瞬息万变,通过辅助材料让学生实时了解世界、企业最新技术动态和人才需求动态,对于经典的人工智能技术没有过多介绍。(3)针对性。因为本书是面向全专业学生的,所以知识点根据不同专业进行了有针对性地解释。(4)系统性。教材内容按人工智能知识体系安排:问题求解、知识与推理、学习与发现、感知与理解、系统与建造。每章提供了习题和实验,用于检查学生对知识的掌握程度。本书可作为人工智能相关专业的基础平台课或通识课程教材。由于笔者专业领域和视野有限,本书很难做到面面俱到,也不免有错漏或不当之处,敬请读者批评指正。《人工智能概论》编写组2021年2月
more>课件下载样章下载网络资源扫描二维码下载APP了解更多版权图片链接
人工智能年度nlp
无法透彻理解Paper,不能复现代码
无法提出创新优化方案,导致论文发不出
无法按照技术演进思路,系统学习深度学习知识
不知道从哪个论文资源平台找论文
stepo选修知识
数学基础
神经网络甚础知识
Python基础
ytorch框架入门
NLP基础
stepBaselinePaper
cv·图像分类
NLP·文本分类
o篇必学主干网络论文
1o篇必学甚石论文
图像分割
信息抽取
目标检测
预训练模型
GAN
图神经网络
ocR
句子匹配
轻量化网络
神经机器翻译
深入讲解论文发表的研究背景、成果及意义,介绍论文中取得的核心成果,对比解决同一问题,已有解决方法和论文中提出的新的解决方法的优缺点,熟悉论文的整体思路和框架,建立对本篇论文的一个概貌性认识。
Transformer一----—-—-——BERT的基石transformer-xl一—--一文本生成任务经典模型
3.ELMo-—----------一一种新型深度语境化词表征l4.gpt—---—一一文本生成任务上的巨人
5.ulmfit一—-—一少量样本训练的预训练模型
6.BERT一—-—----——--—一龙骨级的训练词向量概念7.XLNet—-
一一——---———一同时拥有AE和AR的优势
ALBERT一一—--------一—新轻量版BERT
9.mass一-——一包含gpt和bert的预训练模型10.electra一-一一轻量级新生代预训练模型
1.BiLSTM-CRF一一-一一--一一经典Baseline模型
2.ChineseNERUsingLatticeLSTM一—―一融合字词向量的中文NER
3.CNN-BasedChineseNERwithLexiconRethinking———Rethinking机制的CNN
网络解决中文NER问题
4.ALexicon-BasedGraphNeuralNetworkforChineseNER一一―图神经网络解
决中文NER任务
5.TENER--一一改进Transformer应用在NER任务
6.SimplifytheUsageofLexiconinChineseNER—-一一自适应Embedding融合
词典信息解决中文NER任务
关系抽取
1.RelationClassificationviaConvolutionalDeepNeuralNetwork2.rankloss—-----—CNN识别改进
3.Attention-basedbidirectionallongshort-termmemorynetworksforrelationclassification
4.jointextractionsofentitiesandrelationsbasedonanoveltaggingscheme