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NLPIR教学科研平台深挖大数据需求

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ljrj123|  楼主 | 2018-1-25 16:30 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
  大数据时代,是数据为王的时代。但是,大数据不只是指海量的信息,更强调的是人类对信息的筛选、处理。有专家认为,大数据的真谛是删除,而删除的真谛是不删除,也就是保留有用的东西。所以,大数据的处理,也就是在海量数据中淘金的过程。
  随着现代信息传播技术手段和方式不断丰富,信息获取、信息传递、信息处理、信息再生、信息利用等功能应用日益多样化,智能化信息系统逐渐形成一个信息网络体系,人类社会的生产方式、工作方式、学习方式、交往方式、生活方式、思维方式等发生了极其深刻的变革,互动化、即时性、全媒体等成为常态性的信息生态环境,传统的数据库组织架构和信息服务模式己经难以适应信息社会现实需要,整个信息技术架构的革命性重构势在必行,大数据成为信息技术发展的必由之路。
  大数据的处理方法有很多,普遍适用的大数据处理流程,可以概括为四步,分别是采集、导入和预处理、统计和分析,最后是数据挖掘。
  NLPIR大数据语义智能教学科研平台是大数据语义智能分析专业的教学科研综合平台。平台以自然语言理解为核心,结合北理工团队多年的科学研究与一线教学经验,以科学严谨的方式,致力于提升学员大数据与人工智能的教学培训、科学研究与工程实践的水平。
  NLPIR大数据语义智能教学科研平台具有一套完善且丰富的教学体系,课程教材、视频教学、实训平台、实验验证和项目案例五位一体。
  NLPIR大数据语义智能教学科研平台教学内容丰富,主要围绕大数据、人工智能和自然语言理解三大核心领域展开,核心内容包括以下几个方面:
  1)科学的大数据观:大数据的定义,科学发展渊源;如何科学看待大数据?如何把握大数据,分别从“知著”、“显微”、“晓义”三个层面阐述科学的大数据观。
  2)大数据技术平台与架构:云计算技术与开源平台搭建;Hadoop、Spark等数据架构、计算范式与应用实践;TensorFlow深度学习平台。
  3)机器学习与常用数据挖掘:常用机器学习算法:Bayes, SVM,深度神经网络等;常用数据挖掘技术:关联规则挖掘、分类、聚类、奇异点分析;深度学习:CNN, RNN, LSTM, Attention模型,seq2seq模型。
  4)大数据语义精准搜索:通用搜索引擎与大数据垂直业务的矛盾;大数据精准搜索的基本技术:快速增量倒排索引、结构化与非机构化数据融合、大数据排序算法、语义关联、自动缓存与优化机制;大数据精准搜索语法:邻近搜索、复合搜索、情感搜索、精准搜索;
  5)非结构化大数据语义挖掘
  语义理解基础:ICTCLAS与汉语分词;内容关键语义自动标引与词云自动生成;大数据聚类;大数据分类与信息过滤;大数据去重、自动摘要;情感分析与情绪计算;不良信息智能过滤.
  6)知识图谱的大数据自动构建与应用:知识图谱概念;知识点的自动发现;基于bootstrapping的知识大数据生成;
  7)NLPIR智能语义平台:NLPIR智能语义分析在线云服务;NLPIR Parser语义分析平台实训;NLPIR智能语义二次开发接口与教程。
  8)大数据应用案例剖析与综述:国家电网大数据应用案例;新媒体传播创新与头条应用;非结构化大数据挖掘。
  大数据是一个不断演变的概念,当前的兴起,是因为从IT技术到数据积累,都己经发生重大的变化。仅仅数年时间,大数据就从大型互联网公司高管嘴里的专业术语,演变成了决定我们未来数字生活方式的重大技术命题。NLPIR大数据语义智能教学科研平台是有针对性地在设立人工智能相关教育资源,从源头上打造人工智能人才队伍。

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