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NLPIR语义智能平台成大数据从业人员“福利”

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发表于 2018-2-9 14:55:34 | 显示全部楼层 |阅读模式
  大数据时代带来了数据信息的大爆炸,为社会生活各个领域带来巨大变革,也给数据挖掘工作带来了挑战。大数据时代数据呈现出总量更大、种类更繁多、操作更复杂等新特点,这对新时代做好数据挖掘工作提出了新的更高要求,大数据挖掘工作方式方法面临优化和革新。
NLPIR大数据语义智能教学科研平台2439.png
  鉴于大数据具有海量、非结构化、多元性等特点,大数据挖掘问题更趋向于复杂化,既涉及技术性的因素,又包含非技术性的因素。因此,对大数据与信息挖掘控制进行针对性探寻与研究就变得十分必要。
  目前,大数据对数据挖掘和应用的影响因素,主要产生于“流程、技术和管理”三个维度的“数据收集、数据存储、数据使用、数据库技术、数据质量检测技术、大数据分析技术、管理者认知、管理人员配备”几个环节之中。
  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适用对象主要包括三类:
  1)职高及社科类专业、数据分析师
  熟悉基本理论,掌握NLPIR语义智能分析的专业工具。
  2)工科类专业学生、数据工程师
  大数据与人工智能专业能力建设,掌握语义智能分析关键技术,可在应用实践中二次开发。
  3)语义智能分析科研人员、数据科学家
  深入理解大数据、人工智能理论,掌握自然语言理解关键技术,利用二次开发接口完成科研项目,并在具体研究点上进一步创新。
  NLPIR大数据语义智能教学科研平台的主要范畴包括:
  1)科学认知。培养学员大数据、人工智能那个与自然语言理解的科学认知观。
  2)基础理论。基础理论包括机器学习、深度学习以及人工智能常见算法。
  3)关键技术。平台关键技术以自然语言理解为基础,包括汉语分词、新词发现、关键词提取、文本分类聚类精准搜索、知识图谱以及其他相关技术。
  4)工具平台。成熟的工具平台有:NLPIR语义搜索与挖掘平台、Hadoop、Spark、Hive等大数据平台和TensorFlow等人工智能平台。
  5)实战应用。结合实际问题,提升语义智能实战应用能力和二次开发能力。
  大数据因其规模巨大、类型复杂、产生速度快、价值密度低等特点,对现有信息技术构成巨大挑战。运用新理念、新技术、新方法对大数据进行全生命周期的创新管理和应用,是推动国民经济转型和社会管理创新的重要契机,也是国家综合竞争力提升的重要趋势。支撑这场大数据革命的底层力量,不仅仅是技术革命,更是领导意识、组织文化和行为方式的思维革命。

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