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1，ai人工智能技術(shù)

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2，人工智能知識圖譜招聘需要什么技能

1.自然語言理解/人工智能/數(shù)據(jù)挖掘/計算機/電信/數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)，2. 熟悉信息抽取、知識管理、知識本體等相關(guān)系統(tǒng)和算法，能夠獨立帶領(lǐng)團隊建立深度知識圖譜系統(tǒng)；3. 熟練使用至少一種開發(fā)語言，比如Java, python, C++等4 有對話系統(tǒng)，機器學(xué)習(xí)相關(guān)工作經(jīng)驗。5、在對具體算法深入理解的基礎(chǔ)上進行性能調(diào)優(yōu)。6、設(shè)計性能測試的工具鏈并制定算法性能評估的標(biāo)準(zhǔn)流程。

想自學(xué)人工智能，可以查一查大學(xué)相關(guān)專業(yè)學(xué)習(xí)那些課程，然后把那些教材講義拿過來自學(xué)，就可以啦。至于讀研的問題，想學(xué)校老師咨詢，信息最準(zhǔn)確。

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3，知識圖譜方法介紹

科學(xué)知識圖譜方法與應(yīng)用自然科學(xué)_總論作者：劉則淵本叢書是一套跨學(xué)科研究書籍， ... 詞頻分析方法2.5 社會網(wǎng)絡(luò)分析方法第3章科學(xué)知識圖譜的技術(shù)手段與軟件介紹采納哦

知識圖譜作為一門學(xué)問，絕不是用個圖數(shù)據(jù)庫寫幾條查詢，或者用規(guī)則寫一個表格的提取，就可以稱為成功的運用的。和所有的學(xué)科一樣，都需要長期的艱苦的努力，在充分了解前人成果的基礎(chǔ)上，才有可能做出一點點成績。知識圖譜作為人工智能（ai）的一個分支，和ai的其他分支一樣，它的成功運用，都是需要知道它的所長，更需要知道它的所短的。特別是ai各個學(xué)派林立，經(jīng)驗主義（機器學(xué)習(xí)）、連接主義（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）、理性主義（知識工程）、行為主義（機器人）各個方法的優(yōu)劣，倘若不能有縱覽的理解，也難以做正確的技術(shù)選型，往往盲目相信或者排斥一種技術(shù)。ai是一個極端需要廣闊視野的學(xué)科。知識圖譜涉及知識提取、表達、存儲、檢索一系列技術(shù)，即使想有小成，也需要幾年的功夫探索。如下所列，應(yīng)該是每個知識圖譜從業(yè)者都應(yīng)該了解的一些基本功：知道web的發(fā)展史，了解為什么互聯(lián)和開放是知識結(jié)構(gòu)形成最關(guān)鍵的一件事。（我把這個列第一條，是我的偏見——但我認(rèn)為這是最重要的一個insights）知道rdf，owl，sparql這些w3c技術(shù)堆棧，知道它們的長處和局限。會使用rdf數(shù)據(jù)庫和推理機。了解一點描述邏輯基礎(chǔ)，知道描述邏輯和一階邏輯的關(guān)系。知道模型論，不然完全沒法理解rdf和owl。了解圖靈機和基本的算法復(fù)雜性。知道什么是決策問題、可判定性、完備性和一致性、p、np、nexptime。最好再知道一點邏輯程序（logic programming），涉獵一點答集程序（answer set programming），知道lp和asp的一些小工具。這些東西是規(guī)則引擎的核心。如果不滿足于正則表達式和if-then-else，最好學(xué)一點這些。

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