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大数据教育现新平台NLPIR语义智能教育

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发表于 2018-2-11 15:14:08 | 显示全部楼层 |阅读模式
  随着互联网的发展以及多种来源的信息不断的进行汇集,并需要继续设法管理大量的数据。各种信息的拥有者可以通过传感器、卫星、社交媒体、移动通讯、电子邮件、无线射频识别设备和企业应用程序持续不断地接收数据。因此,面临的挑战是,捕集、摄取、分析、存储和分配数据,保障数据安全,并将其转化为有意义、有价值的信息。
NLPIR大数据语义智能教学科研平台770.png
  大数据是指大量、高速、复杂、变化不定的数据,需要用先进的方法和技术实现信息的收集、存储、分配、管理和分析。
  体量大、类型多和速度快是大数据的显著特征。目前,15%的信息是结构化信息,便于存储在关系型数据库中。电子邮件、视频、呼叫中心对话和社交媒体等非结构化信息占85%,这对于运用常规的业务情报工具来提取有意义的信息造成了挑战。传感器、平板电脑和移动电话等产生信息的设备继续成倍增加。随着全世界的联系更加紧密,社交网络也在加速发展。这些共享信息的选择意味着公众、政府和企业间互动方式的根本转变。
  虽然大数据带来的挑战让人望而生畏,但不是不可克服,并且其机遇令人无法抗拒。为处理政府事务,并体现利益相关者的要求,管理和利用大数据有许多潜在应用和方法。大数据的各种应用需要以服务对象为中心,需要具备以创新的方式重用和利用数据的能力。
  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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