深度学习的浪潮使得机器可以通过数据习得人类初级的感知能力，如听、说、读、写、看等，但今年，深度学习的发展也遇到了瓶颈，主要是因为深度学习严重的依赖于大样本，而且也只能学习到数据中的统计模式，并不具备推理、认知等智能。而我们人类的语言理解、司法决断、投资决策、金融分析等很多领域的智能都依赖于人类的推理智能。
那么如何让机器也像人一样具备推理能力呢？这需要让机器掌握大量的知识，而知识图谱就是知识不可或缺的一种表现形式。
什么是知识图谱？知识图谱可以看做是主体及其关系的知识库，知识图谱的构建可以为机器语言认知提供了丰富的背景知识，使得机器语言认知成为可能，因而也成为了行业智能化转型道路上的关键技术之一。
为了挖掘在ai与社会研究交叉领域有想法的研究者，促进思维碰撞，腾讯研究院s-tech工作室与集智俱乐部共同打造了“ai&society”的系列学术沙龙活动。2019年4月27日的第十五期 ai&society沙龙中，复旦大学肖仰华教授，将分享关于知识图谱与认知智能最前沿的研究进展。
本期 ai&society 沙龙讨论的主要问题包括：
到底是什么在支撑着知识图谱技术的繁荣景象？
是一股什么力量让知识图谱技术吸引了如此多的关注？
知识图谱到底能解决什么问题？如何解决这些问题？
时间地点
时间：4月27日（周六）14:00-16:30
地点：上海杨浦区大学路322号上海五角场创新创业学院
讲座：知识图谱与认知智能
主讲人介绍
肖仰华，复旦大学计算机学院教授、博导、青年973科学家、上海市互联网大数据工程中心执行副主任、上海市数据科学重点实验室知识图谱研究室主任、省部级重点实验室或工程中心专家委员、上市公司等规模企业高级技术顾问或首席科学家。主要研究兴趣包括：大数据管理与挖掘、图数据库、知识图谱等。领导团队构建国内首个知识库云服务平台。
知识工场平台：
kw.fudan.edu.cn
本次讲座中，肖仰华教授团队将介绍在基于知识图谱的认知智能化研究与落地实践，系统地介绍知识图谱与认知智能之间的关系，梳理新一代知识工程技术给认知智能带来的全新机遇，介绍基于知识图谱的认知智能落地关键技术，展望以知识图谱为典型代表的知识工程复兴之路。
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编辑：王怡蔺
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