课程：智能硬件与智能系统，自2017年更名为当前名称。
=版权申明=
CC [https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cn/ BY-NC-SAND]
=课程介绍=
45单元-智能问答与智能系统智能硬件与智能系统
=教学团队=
==saturnLab介绍==
[http://net.icenter.tsinghua.edu.cn iNetLab[互联网+实验室 | 智能系统实验室]] =课程内容=
==学生准备==
携带笔记本，智能手机
(Bring your own laptop computers and camera-ready smart phones)
==相关课程=课程内容=
[[大数据与机器智能]]“端+云”
[[智能硬件与智能系统]]==智能硬件==
==云计算与数据中心==[[智能硬件-智能终端]]
李兆基科技大楼三层B342房间==云==
[http://cloud.icenter.tsinghua.edu.cn iCenter-Cloud]===数据中心===
==大数据平台==硬件设施[[数据中心]]
大数据存储===资源管理===
云计算[http://hadoop.apache.org Hadoop[工业云]]
MapReduce处理===大数据平台===
大数据解析[[大数据系统]]
[http://druid.io Druid]===机器学习与深度学习===
==搜索引擎==[[机器学习]]
===搜索引擎的原理===#爬取网页#建立索引#排序#搜索词处理[[深度学习]]
==智能系统=搜索引擎的系统===#爬虫系统-Crawler#索引系统-Indexer#排序系统-Sorting#用户接口-UI
===索引系统===索引（Index）是加快查找的数据结构(data structure)#倒排索引(Inverted Index)是搜索引擎使用的数据结构#倒排索引将关键字(keyword)映射到文档(document)#倒排索引多采用倒排列表（posting list）的数据结构#倒排列表用来存放文档编号，单词频率和文档位置等，来配合单词编号，文档频率和文档位置进行查找。[[AI产业前沿]]
==开源搜索引擎=搜索引擎===
[http://solr.apache.org Solr][https://pypi.python.org/pypi/Whoosh Whoosh搜索引擎]]
=典型案例=智能助手IPA==智能助手(Intelligent Personal Assistants, IPAs)，是一种新型的人机交互方式，使用者通过语音，图像等自然方式与机器交互。
==智能问答==
苹果Siri，微软Cortana，谷歌Now，亚马逊Echo。*智能硬件结合体：
===IBM沃森=======危险边缘(Jeopardy)====危险边缘(Jeopardy)是一个真人竞争答题的电视节目。#危险边缘设置3个竞赛选手互相对抗，通过丰富的自然语言回答主题涉及广泛的各种问题。#回答问题必须具有置信度、准确度以及回答速度，基本上3秒之内完成答题。[ 天猫精灵]
====IBM Watson====2011年沃森参与危险边缘(Jeopardy)，并战胜对手，获得奖金。Watson是继1997年5月深蓝战胜人类世界冠军卡斯帕罗夫，人机竞赛的一个新里程碑。[http://www.amazon.com/echo Amazon Echo] 是一款結合智能助理Alexa的音响。
如果沃森想要战胜人类选手，需要以自然语言给出问题的70%的答案，正确率需要高于80%，且三秒内完成每道题的回答。 这就需要沃森具备实时性以及自动性。[https://store.google.com/product/google_home Google Home] 是一款结合谷歌助理Assistant的音响。
Ferrucci, David A[https://www. "Introduction to “this is Watson”." IBM Journal of Research and Development 56, no. 3.4 (2012): 1-1apple.com/homepod/ Apple HomePod] 是一款结合siri的智能音箱。
====DeepQA====*智能助手IPA
Ferrucci智能助手(Intelligent Personal Assistants, David A. et al. "Building Watson: An overview of the DeepQA project." AI magazine 31, no. 3 (2010IPAs): 59-79.，是一种新型的人机交互方式，使用者通过语音，图像等自然方式与机器交互。
==== 这就是沃森====如苹果Siri，微软Cortana，谷歌Assistant，亚马逊Alexa等。
#介绍“这就是Watson”*技术原理#问题分析：Watson怎样读取一个线索#Watson中的深度语法分析#文本资源的获取与工程#文档中自动的知识提取#大海捞针：搜索和候选答案生成#使用类型强制来分类候选答案#文本类证据获取与分析#深度问答中的关系提取与打分#深度问答中的结构化数据与推断#特殊问题和技术#识别隐含的关系#深度问答中基于事实的问题分解#深度问答中答案的合并和评级框架#让Watson更快#Watson游戏策略中的仿真，学习和优化技术#比赛中：Watson和危险边缘的交互[[大数据智能-智能问答|智能问答]]
====沃森服务===相关课程=
[http://www.ibm.com/cloud-computing/bluemix IBM-bluemix[大数据与机器智能]]
==知识库==[[智能硬件与智能系统]]
===数据库===三元数据库[http://virtuoso.openlinksw.com/ Virtuoso Universal Server[电子工艺-智能硬件 |电子实习-智能硬件]]
===开放知识库===
[http://wiki.dbpedia.org/ DBpedia]
[http://www.mpi-inf.mpg.de/departments/databases-and-information-systems/research/yago-naga/yago/ YAGO3]=致谢=
[http://wordnet.princeton.edu/ WordNet]
[http://www.geonames.org/ GeoNames]
[http://BabelNet.org BabelNet]
Farzaneh Mahdisoltani, Joanna Biega, Fabian M. Suchanek, YAGO3: A Knowledge Base from Multilingual Wikipedias, Conference on Innovative Data Systems Research (CIDR 2015).
==深度学习==
LeCun, Yann, Yoshua Bengio, and Geoffrey Hinton. "Deep learning." Nature 521(7553), pp:436-444, 2015.
Jeff Dean, Large-Scale Deep Learning for Intelligent Computer Systems, WSDM 2016.
===机器感知===
语音识别 voice recognition
计算机视觉 computer vision
自然语言理解 natural language processing
===图片搜索===
腾讯优图团队
===人脸识别===
旷视科技Face++，偏重于人脸识别与计算机视觉
[http://www.faceplusplus.com/ Face++]
===语音识别===
出门问问Mobvoi,偏重自然语言处理与语音识别
[http://chumenwenwen.com/ MobVoi]
=致谢=
本课程获得微软Azure云计算与机器学习捐赠支持。
感谢微软公司 杨滔经理，章艳经理，刘士君工程师，闫伟工程师。