数据与知识工程：挑战与进展——AI时代的知识表示与挖掘

"数据与知识工程.ppt"是一门专注于数据处理与知识管理的课程，它在当前人工智能快速发展的背景下显得尤为重要。课程的开设背景反映出对智能系统中数据处理和知识推理能力的日益重视，这是为了应对人工智能挑战的关键组成部分。 课程的主要目标是教授学生理解和掌握知识表示与知识推理的基本原理，包括词逻辑和描述逻辑的知识表示方法，以及各种推理方法如基于Tableau的推理和OWL、RIF、SPARQL等知识表示标准。这部分内容让学生熟悉如何将复杂的信息结构化，并进行有效的推理。 知识发现作为课程的核心内容，涵盖研究历史，从早期的理论探讨到现代技术的发展，如证据理论、神经网络、遗传算法和粗糙集等数据挖掘方法。学生将学习KDD（知识发现与数据挖掘）的各种模式，如关联模式、分类模式、聚类模式、回归模式和序列模式，这些都是发现隐藏知识的有效工具。 课程进一步深入到知识表示和推理的细节，介绍了自认知逻辑和规划演算，如PDL，这些是构建智能系统决策和行动能力的基础。同时，课程会讨论知识表示能力与推理能力之间的权衡，也就是所谓的tradeoff，帮助学生理解在实际应用中如何平衡两者。 此外，课程还涉及语义网技术，如《语义网基础教程》所介绍的，这是连接不同数据源、实现知识共享和互操作的关键技术。学生将通过阅读经典教材如《Presentation and Reasoning》来深化对这一领域的理解。 "数据与知识工程.ppt"课程旨在培养学生的数据处理技能、知识表示能力，以及利用这些工具进行知识发现和推理的能力，为他们在人工智能领域的发展打下坚实基础。通过这门课程的学习，学生不仅能应对人工智能的挑战，还能为未来在大数据分析、知识管理系统等领域的工作做好准备。