知识图谱1信息技术人工智能：数据库：计算机科学University Callege London伦敦大学学院Q5综排全球前8|"G5超级精英大学”之一|罗素大学集团成员·人工智能、计算机科学和信息科学等主要会议的审稿人，包括UCAIAAAI,ECAI,AAMASICTAI等·多次担任人工智能相关领域学术会议的审稿人·希腊人工智能协会，UCL数字人文研究中心，艺术遗产和考古学科学与工程博士生培训中心的成员·在人工智能领域有丰富的研究经验，论文多次发表在UCAl,AAAl，《Artificial Intelligence》等人工智能领域会议期刊中。（UCA/和AAAl为四大人工智能领域顶刊其二，《ArtificialIntelligence》为中国计算机学会推荐的人工智能领域A类期刊名）
Program Introduction课题简介人工智能|知识图谱|知识网络|搜索引擎|网络技术|自然语言处理|数据整合|知识管理|数据建模数字时代已经把数据变成了一个洞察力和机会的宝库。在当今的数字时代，有效建模、存储、管理和查询数据的能力已成为众多行业的基石。其中，知识图诺已经成为机器智能系统的一个越来越关键的组成部分。它们已经被谷歌、微软、IBM、亚马逊、Facebook、eBay、Airbnb、Linkedln、Uber等著各组织采用，以支持各种类型的基于知识的服务，如知识搜索、推荐、知识整合、知识管理、决策等。知识图谱的核心特征是使用图来表示数据和知识，图的节点代表现实世界的实体，边代表它们的关系。本课程将介绍知识图谱的基本原理和技术。通过理论、动手实践和现实世界应用的演示的结合，学生将对知识图谱及其在知识经济中的作用和潜在影响有很好的理解。该课程以探索基于图的知识建模开始。使用来自Facebook和Linkedln等社交网络平台的引人入胜的例子，来学习如何表示和构建错综复杂、相互关联的数据。接下来，教授会带领学生们深入到图数据库的世界中，学习如何存储和管理复杂的数据集。随着学生们进入语义网的核心，我们会开始了解旨在使网络数据可被机器理解的运动。学生们会探索这种转变如何能够实现一个更智能的网络，在那里学生的数字个人助理可以智能地计划你的假期，考虑到你的喜好、天气预报和当地发生的大事小事。然后，本课程将引导学生学习使用资源描述框架（RDF)对网络数据进行建模的复杂方法。最后，我们将深入探讨本体语言的世界，重点是它们在知识领域建模方面的作用。
Program Highlights科研要点·知识图谱知识图谱是一种结构化的知识表示，它捕捉了关于实体（如人、地方或事件）及其关系的信息。知识图谱的目的是以一种能够有效查询、分析和推理的方式来组织和整合信息。它可以用来回答复杂的问题，进行推理，并发现数据中隐藏的联系。知识图谱经常被用于各种领域，包括人工智能、语义网、自然语言处理、数据整合和知识管理。·语义网语义网是当前网络的延伸，它为寻找、分享和组合信息提供了一种更容易的方式。这个概念是由万维网的发明者Tim Berers-Lee提出的。与为人类消费而设计的传统网络不同，语义网的设计是为了被软件应用程序所理解、解释和使用。这使得计算机有可能以一种更有意义和有用的方式来理解和处理网络上的数据。·图数据库图数据库是一种使用图结构来存储、表示和查询数据的数据库类型。它被设计用来处理高度相互关联的数据和实体之间的关系。在图数据库中，数据被组织成节点（也被称为顶点）和连接节点的边（也被称为关系或边）。Expected Students适合人群·适合对数据库系统的基本知识和对网络技术有基本了解的高中生以及大学生·无需计算机基础，适合于对人工智能，知识库，智库，搜索引擎优化等领域感兴趣的学生参与·希望在该领域深入研究，培养学术思维，提升学术竞争力的学生·有意愿从事科研实践，产出学术科研报告和论文成果的学生
Instructor Team师资配置· Foreign Professor海外在职终身教授领衔，传授领域前沿知识与高水准研究方法· Domestic Professor“大学在职教授/副教授领衔，增进专业理解力，补充知识版图· Teaching Assistant辅助课题答疑、知识巩固，科研心得与专业知识分享· Writing Instructor论文1M辅导，传授论文写作技巧与方法，论文规划、写作、投稿、检素、发表全程指导· Student Coordinator科研项目全程跟进服务，为项目的平稳进行保驾护航
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