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| | + | 课程：智能硬件与智能系统，自2017年更名为当前名称。 |
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| | =版权申明= | | =版权申明= |
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| − | CC BY-NC-SA | + | CC [https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cn/ BY-NC-ND] |
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| | =课程介绍= | | =课程介绍= |
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| − | 45单元-智能问答与智能系统 | + | 45单元-智能硬件与智能系统 |
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| | =教学团队= | | =教学团队= |
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| − | [[互联网+实验室]] | + | [[互联网+实验室 | 智能系统实验室]] |
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| − | =课程内容=
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| | ==学生准备== | | ==学生准备== |
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| | (Bring your own laptop computers and camera-ready smart phones) | | (Bring your own laptop computers and camera-ready smart phones) |
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| − | ==相关课程== | + | =课程内容= |
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| − | [[大数据与机器智能]]
| + | “端+云” |
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| − | [[智能硬件与智能系统]]
| + | ==智能硬件== |
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| − | ==云计算与数据中心==
| + | [[智能硬件-智能终端]] |
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| − | 李兆基科技大楼三层B342房间
| + | ==云== |
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| − | [http://cloud.icenter.tsinghua.edu.cn iCenter-Cloud]
| + | ===数据中心=== |
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| − | ==大数据平台==
| + | 硬件设施 |
| | + | [[数据中心]] |
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| − | 大数据存储
| + | ===资源管理=== |
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| − | * [http://hadoop.apache.org Hadoop]
| + | 云计算 |
| | + | [[工业云]] |
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| − | MapReduce处理
| + | ===大数据平台=== |
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| − | 大数据解析
| + | [[大数据系统]] |
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| − | * [http://druid.io Druid]
| + | ===机器学习与深度学习=== |
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| − | ==搜索引擎==
| + | [[机器学习]] |
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| − | ===搜索引擎的原理===
| + | [[深度学习]] |
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| − | # 爬取网页
| + | ==智能系统== |
| − | # 建立索引
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| − | # 排序
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| − | # 搜索词处理
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| − | ===搜索引擎的系统===
| + | [[AI产业前沿]] |
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| − | # 爬虫系统-Crawler
| + | ===搜索引擎=== |
| − | # 索引系统-Indexer
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| − | # 排序系统-Sorting
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| − | # 用户接口-UI
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| − | ===索引系统===
| + | [[搜索引擎]] |
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| − | 索引（Index）是加快查找的数据结构(Data Structure)
| + | =典型案例= |
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| − | # 倒排索引(Inverted Index)是搜索引擎使用的数据结构
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| − | # 倒排索引将关键字(keyword)映射到文档(document)
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| − | # 倒排索引多采用倒排列表（Posting List）的数据结构
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| − | # 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
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| − | ===开源搜索引擎=== | + | |
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| − | [https://lucene.apache.org/solr/ Solr]
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| − | [http://nutch.apache.org Nutch]
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| − | [https://pypi.python.org/pypi/Whoosh Whoosh]
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| − | ==智能助手IPA==
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| − | | + | |
| − | 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。
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| | ==智能问答== | | ==智能问答== |
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| − | 苹果Siri，微软Cortana，谷歌Now，亚马逊Echo
| + | *智能硬件结合体： |
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| − | ===IBM沃森===
| + | [ 天猫精灵] |
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| − | ====危险边缘(Jeopardy)====
| + | [http://www.amazon.com/echo Amazon Echo] 是一款結合智能助理Alexa的音响。 |
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| − | 危险边缘(Jeopardy)是一个真人竞争答题的电视节目。
| + | [https://store.google.com/product/google_home Google Home] 是一款结合谷歌助理Assistant的音响。 |
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| − | # 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。
| + | [https://www.apple.com/homepod/ Apple HomePod] 是一款结合siri的智能音箱。 |
| − | # 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。
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| − | ====IBM Watson====
| + | *智能助手IPA |
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| − | 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。
| + | 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。 |
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| − | 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。
| + | 如苹果Siri，微软Cortana，谷歌Assistant，亚马逊Alexa等。 |
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| − | Ferrucci, David A. "Introduction to “this is Watson”." IBM Journal of Research and Development 56, no. 3.4 (2012): 1-1.
| + | *技术原理 |
| | + | [[大数据智能-智能问答|智能问答]] |
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| − | ====DeepQA==== | + | =相关课程= |
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| − | Ferrucci, David A. et al. "Building Watson: An overview of the DeepQA project." AI magazine 31, no. 3 (2010): 59-79.
| + | [[大数据与机器智能]] |
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| − | ==== 这就是沃森====
| + | [[智能硬件与智能系统]] |
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| − | # 介绍“这就是Watson”
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| − | # 问题分析：Watson怎样读取一个线索
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| − | # Watson中的深度语法分析
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| − | # 文本资源的获取与工程
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| − | # 文档中自动的知识提取
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| − | # 大海捞针：搜索和候选答案生成
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| − | # 使用类型强制来分类候选答案
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| − | # 文本类证据获取与分析
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| − | # 深度问答中的关系提取与打分
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| − | # 深度问答中的结构化数据与推断
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| − | # 特殊问题和技术
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| − | # 识别隐含的关系
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| − | # 深度问答中基于事实的问题分解
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| − | # 深度问答中答案的合并和评级框架
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| − | # 让Watson更快
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| − | # Watson游戏策略中的仿真，学习和优化技术
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| − | # 比赛中：Watson和危险边缘的交互
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| − | ====沃森服务====
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| − | [http://www.ibm.com/cloud-computing/bluemix IBM-bluemix] | + | |
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| − | ==知识库==
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| − | ===数据库===
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| − | 三元数据库
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| − | [http://virtuoso.openlinksw.com/ Virtuoso Universal Server] | + | |
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| − | ===开放知识库===
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| − | [http://wiki.dbpedia.org/ DBpedia]
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| − | [http://www.mpi-inf.mpg.de/departments/databases-and-information-systems/research/yago-naga/yago/ YAGO3]
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| − | [http://wordnet.princeton.edu/ WordNet]
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| − | [http://www.geonames.org/ GeoNames]
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| − | [http://BabelNet.org BabelNet]
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| − | Farzaneh Mahdisoltani, Joanna Biega, Fabian M. Suchanek, YAGO3: A Knowledge Base from Multilingual Wikipedias, Conference on Innovative Data Systems Research (CIDR 2015).
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| − | ==深度学习==
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| − | Readings:
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| − | # LeCun, Yann, Yoshua Bengio, and Geoffrey Hinton. "Deep learning." Nature 521(7553), pp:436-444, 2015. [http://www.nature.com/nature/journal/v521/n7553/full/nature14539.html DeepLearning_Nature]
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| − | # Jeff Dean, Large-Scale Deep Learning for Intelligent Computer Systems, WSDM 2016. [http://research.google.com/pubs/jeff.html WSDM_keynote]
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| − | # TensorFlow: A system for large-scale machine learning, OSDI 2016. [http://research.google.com/pubs/pub45381.html TensorFlow_paper]
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| − | ===机器感知===
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| − | 语音识别 Voice Recognition
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| − | 计算机视觉 Computer Vision
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| − | 自然语言理解 Natural Language Processing
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| − | ===图片搜索===
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| − | 腾讯优图团队
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| − | ===人脸识别===
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| − | 旷视科技 [http://www.faceplusplus.com/ Face++]
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| − | 偏重于人脸识别与计算机视觉
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| − | ===语音识别===
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| − | 出门问问 [http://chumenwenwen.com/ MobVoi]
| + | [[电子工艺-智能硬件 |电子实习-智能硬件]] |
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| − | 偏重自然语言处理与语音识别
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| | =致谢= | | =致谢= |