我们已了解很多机器学习和深度学习的算法，但是那似乎离我们心中的 “人工智能” 还很遥远。

 

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我们已经了解了很多机器学习和深度学习的算法，但是那似乎离我们心中的 “人工智能” 还很遥远我们训练的模型，更像是一个具有统计知识的机器，从关联和概率的角度出发，试图在描述世界背后的 “真理”然而，我们更希望的是，像人一样，具有分析和推理能力的机器智能。

如果你问我，哪一种形式最接近我心中的 “人工智能”，我会说：知识图谱2012年5月17日，Google 正式提出了知识图谱（Knowledge Graph）的概念，其初衷是为了优化搜索引擎返回的结果，增强用户搜索质量及体验。

知识图谱，是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。

知识图谱，它能为学科研究提供切实的、有价值的参考本课程系统地介绍知识图谱概念、技术与实践整个课程由15章构成，力求涵盖知识图谱相关的基本概念与关键技术下载链接：知识图谱技术概述（1）知识图谱技术概述（2）。

知识图谱技术概述（3）基础篇介绍知识图谱的基本概念、内涵与外延、历史沿革、应用价值，以及相关的基础知识构建篇重点介绍大规模高质量知识图谱的自动化构建技术，涵盖词汇挖掘、实体识别、关系抽取及概念图谱构建、百科图谱构建、众包构建与质量控制等专题。

管理篇系统地阐述了知识图谱建模与存储、查询与检索，以及图数据管理系统应用篇对于基于知识图谱的关键应用技术展开介绍，包括搜索与推荐、自然语言问答，以及基于知识图谱的自然语言理解实践篇介绍知识图谱实践中的基本原则和有用实践，初步讨论了知识图谱实践中的开放性问题。

下载链接：知识图谱技术概述（1）知识图谱技术概述（2）知识图谱技术概述（3）中国超算云服务独立市场研究（2022年）2021年中国IT智能运维行业概览中国IP网络行业概览去中心化云计算行业概览全球Serverless服务洞察

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