北大学子浅聊人工智能与大数据时代红利

本课程聚焦于人工智能领域中神经网络与知识图谱这两大核心技术，带你深入探索智能系统构建的关键路径。 在神经网络部分，将从基础概念入手，详细讲解神经元模型、神经网络的结构与分类，如前馈神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU） 。通过理论推导和代码实践，掌握神经网络的训练过程，包括损失函数、优化算法等关键要素，理解如何利用反向传播算法调整网络参数以实现模型的精准预测。你还将学会应用神经网络解决计算机视觉（图像识别、目标检测等）、自然语言处理（文本分类、情感分析等）领域的实际问题。 知识图谱板块，会先介绍知识图谱的定义、架构和构建流程，包括实体抽取、关系提取、语义标注等关键技术。深入学习知识表示方法，如基于向量的表示学习，使知识能够以计算机易于处理的形式存在。同时，探讨知识图谱的应用场景，如智能搜索、智能问答系统、推荐系统等，了解如何利用知识图谱提升系统的智能交互能力和决策支持水平。 通过本课程的学习，你将具备扎实的神经网络与知识图谱理论基础，掌握相关工具和技术的实际应用，能够独立设计和实现基于这两种技术的人工智能应用，为从事人工智能相关研究和开发工作奠定坚实基础。