互聯(lián)網(wǎng)思維是一個多元概念。一般認為，互聯(lián)網(wǎng)思維指在(移動)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等科技不斷發(fā)展的背景下，對市場、對用戶、對產(chǎn)品、對企業(yè)價值鏈乃至對整個商業(yè)生態(tài)進行重新審視的思考方式，本質(zhì)是發(fā)散的非線性思維。
大數(shù)據(jù)時代，只有讓政府以及各社會主體在合理共享各種*新數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，發(fā)揮各自的優(yōu)勢，深度挖掘數(shù)據(jù)的價值，在提供公共服務的方式、內(nèi)容和機制上不斷創(chuàng)新，以適應快速變化的社會需求和環(huán)境，才能不斷提高我國的國家治理能力和實現(xiàn)社會治理方式的創(chuàng)新。
NLPIR大數(shù)據(jù)語義智能教學科研平臺是大數(shù)據(jù)語義智能分析專業(yè)的教學科研綜合平臺。平臺以自然語言理解為核心，結(jié)合北理工團隊多年的科學研究與一線教學經(jīng)驗，以科學嚴謹?shù)姆绞剑铝τ谔嵘龑W員大數(shù)據(jù)與人工智能的教學培訓、科學研究與工程實踐的水平。
NLPIR大數(shù)據(jù)語義智能教學科研平臺具有一套完善且豐富的教學體系，課程教材、視頻教學、實訓平臺、實驗驗證和項目案例五位一體。
NLPIR大數(shù)據(jù)語義智能教學科研平臺教學內(nèi)容豐富，主要圍繞大數(shù)據(jù)、人工智能和自然語言理解三大核心領(lǐng)域展開，核心內(nèi)容包括以下幾個方面：
1)科學的大數(shù)據(jù)觀：大數(shù)據(jù)的定義，科學發(fā)展淵源;如何科學看待大數(shù)據(jù)?如何把握大數(shù)據(jù)，分別從“知著”、“顯微”、“曉義”三個層面闡述科學的大數(shù)據(jù)觀。
2)大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺與架構(gòu)：云計算技術(shù)與開源平臺搭建;Hadoop、Spark等數(shù)據(jù)架構(gòu)、計算范式與應用實踐;TensorFlow深度學習平臺。
3)機器學習與常用數(shù)據(jù)挖掘：常用機器學習算法：Bayes, SVM，深度神經(jīng)網(wǎng)絡等;常用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、分類、聚類、奇異點分析;深度學習：CNN, RNN, LSTM, Attention模型，seq2seq模型。
4)大數(shù)據(jù)語義精準搜索：通用搜索引擎與大數(shù)據(jù)垂直業(yè)務的矛盾;大數(shù)據(jù)精準搜索的基本技術(shù)：快速增量在線倒排索引、結(jié)構(gòu)化與非機構(gòu)化數(shù)據(jù)融合、大數(shù)據(jù)排序算法、語義關(guān)聯(lián)、自動緩存與優(yōu)化機制;大數(shù)據(jù)精準搜索語法：鄰近搜索、復合搜索、情感搜索、精準搜索;
5)非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)語義挖掘
語義理解基礎(chǔ)：ICTCLAS與漢語分詞;內(nèi)容關(guān)鍵語義自動標引與詞云自動生成;大數(shù)據(jù)聚類;大數(shù)據(jù)分類與信息過濾;大數(shù)據(jù)去重、自動摘要;情感分析與情緒計算;不良信息智能過濾.
6)知識圖譜的大數(shù)據(jù)自動構(gòu)建與應用：知識圖譜概念;知識點的自動發(fā)現(xiàn);基于bootstrapping的知識大數(shù)據(jù)生成;
7)NLPIR智能語義平臺：NLPIR智能語義分析在線云服務;NLPIR Parser語義分析平臺實訓;NLPIR智能語義二次開發(fā)接口與教程。
8)大數(shù)據(jù)應用案例剖析與綜述：國家電網(wǎng)大數(shù)據(jù)應用案例;新媒體傳播創(chuàng)新與頭條應用;公安非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)挖掘 |
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