人工智能技术图谱，ai人工智能技术

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2，人工智能知识图谱招聘需要什么技能

1.自然语言理解/人工智能/数据挖掘/计算机/电信/数学等相关专业，2. 熟悉信息抽取、知识管理、知识本体等相关系统和算法，能够独立带领团队建立深度知识图谱系统；3. 熟练使用至少一种开发语言，比如Java, python, C++等4 有对话系统，机器学习相关工作经验。5、在对具体算法深入理解的基础上进行性能调优。6、设计性能测试的工具链并制定算法性能评估的标准流程。

想自学人工智能，可以查一查大学相关专业学习那些课程，然后把那些教材讲义拿过来自学，就可以啦。至于读研的问题，想学校老师咨询，信息最准确。

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3，知识图谱方法介绍

科学知识图谱方法与应用自然科学_总论作者：刘则渊本丛书是一套跨学科研究书籍， ... 词频分析方法2.5 社会网络分析方法第3章科学知识图谱的技术手段与软件介绍采纳哦

知识图谱作为一门学问，绝不是用个图数据库写几条查询，或者用规则写一个表格的提取，就可以称为成功的运用的。和所有的学科一样，都需要长期的艰苦的努力，在充分了解前人成果的基础上，才有可能做出一点点成绩。知识图谱作为人工智能（ai）的一个分支，和ai的其他分支一样，它的成功运用，都是需要知道它的所长，更需要知道它的所短的。特别是ai各个学派林立，经验主义（机器学习）、连接主义（神经网络）、理性主义（知识工程）、行为主义（机器人）各个方法的优劣，倘若不能有纵览的理解，也难以做正确的技术选型，往往盲目相信或者排斥一种技术。ai是一个极端需要广阔视野的学科。知识图谱涉及知识提取、表达、存储、检索一系列技术，即使想有小成，也需要几年的功夫探索。如下所列，应该是每个知识图谱从业者都应该了解的一些基本功：知道web的发展史，了解为什么互联和开放是知识结构形成最关键的一件事。（我把这个列第一条，是我的偏见——但我认为这是最重要的一个insights）知道rdf，owl，sparql这些w3c技术堆栈，知道它们的长处和局限。会使用rdf数据库和推理机。了解一点描述逻辑基础，知道描述逻辑和一阶逻辑的关系。知道模型论，不然完全没法理解rdf和owl。了解图灵机和基本的算法复杂性。知道什么是决策问题、可判定性、完备性和一致性、p、np、nexptime。最好再知道一点逻辑程序（logic programming），涉猎一点答集程序（answer set programming），知道lp和asp的一些小工具。这些东西是规则引擎的核心。如果不满足于正则表达式和if-then-else，最好学一点这些。

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