人工智能與知識(shí)工程

人工智能與知識(shí)工程by文庫(kù)LJ佬2024-05-27CONTENTS人工智能概述知識(shí)工程概述人工智能與知識(shí)工程的融合人工智能與知識(shí)工程的挑戰(zhàn)未來展望結(jié)語01人工智能概述人工智能概述人工智能發(fā)展歷程：

從圖靈測(cè)試到深度學(xué)習(xí)。人工智能應(yīng)用：

智能駕駛、醫(yī)療診斷、智能客服等。人工智能發(fā)展歷程圖靈測(cè)試:

人工智能歷史的重要里程碑，探討智能是否可以模擬人類思維。深度學(xué)習(xí):

當(dāng)前人工智能領(lǐng)域的熱門技術(shù)，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人腦學(xué)習(xí)方式。自然語言處理:

人工智能應(yīng)用領(lǐng)域之一，涉及語音識(shí)別、文本理解等技術(shù)。人工智能應(yīng)用人工智能應(yīng)用應(yīng)用領(lǐng)域例子描述智能駕駛特斯拉Autopilot自動(dòng)駕駛技術(shù)醫(yī)療診斷IBMWatsonHealth輔助醫(yī)生診斷疾病02知識(shí)工程概述知識(shí)工程概述知識(shí)工程概述知識(shí)表示與推理：

知識(shí)圖譜、本體論、邏輯推理。知識(shí)獲取與表示：

自然語言處理、信息抽取、知識(shí)圖譜構(gòu)建。知識(shí)表示與推理知識(shí)圖譜:

結(jié)構(gòu)化知識(shí)表示方式，用于構(gòu)建語義網(wǎng)絡(luò)。本體論:

定義概念間關(guān)系的形式框架，用于知識(shí)建模。邏輯推理:

基于規(guī)則和推斷的知識(shí)推理方式。知識(shí)獲取與表示知識(shí)獲取與表示自然語言處理:

文本理解、語義分析等技術(shù)。信息抽取:

從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取有用信息。03人工智能與知識(shí)工程的融合人工智能與知識(shí)工程的融合智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)：

將知識(shí)工程與人工智能相結(jié)合。深度學(xué)習(xí)與知識(shí)表示學(xué)習(xí)：

知識(shí)圖譜嵌入、遷移學(xué)習(xí)。智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)專家系統(tǒng):

結(jié)合知識(shí)庫(kù)與推理引擎，實(shí)現(xiàn)智能決策。智能推薦系統(tǒng):

基于用戶行為與知識(shí)表示的個(gè)性化推薦。深度學(xué)習(xí)與知識(shí)表示學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)與知識(shí)表示學(xué)習(xí)知識(shí)圖譜嵌入:

將知識(shí)表示映射到低維空間。遷移學(xué)習(xí):

利用已學(xué)習(xí)知識(shí)解決新領(lǐng)域問題。04人工智能與知識(shí)工程的挑戰(zhàn)人工智能與知識(shí)工程的挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量與標(biāo)注：

數(shù)據(jù)稀缺性、標(biāo)注困難性。模型解釋性：

黑盒模型、可解釋性。數(shù)據(jù)質(zhì)量與標(biāo)注數(shù)據(jù)稀缺性:

部分領(lǐng)域數(shù)據(jù)難以獲取。標(biāo)注困難性:

部分任務(wù)需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)。黑盒模型:

難以解釋其決策過程?？山忉屝?

重要應(yīng)用領(lǐng)域需要可解釋的決策模型。05未來展望未來展望人工智能發(fā)展方向：

多模態(tài)智能、強(qiáng)化學(xué)習(xí)。知識(shí)工程新趨勢(shì)：

自動(dòng)知識(shí)圖譜構(gòu)建、跨領(lǐng)域知識(shí)融合。人工智能發(fā)展方向多模態(tài)智能:

結(jié)合文本、圖像等多種數(shù)據(jù)形式。強(qiáng)化學(xué)習(xí):

通過試錯(cuò)學(xué)習(xí)優(yōu)化決策策略。知識(shí)工程新趨勢(shì)自動(dòng)知識(shí)圖譜構(gòu)建:

利用自動(dòng)化技術(shù)構(gòu)建知識(shí)圖譜。跨領(lǐng)域知識(shí)融合:

整合不同領(lǐng)域知識(shí)，促進(jìn)跨學(xué)科創(chuàng)新。06結(jié)語結(jié)語總結(jié)：

人工智能與知識(shí)工程的相互促進(jìn)與融合將推動(dòng)智能系統(tǒng)的發(fā)展?？偨Y(jié)展望: