2018NLPIR新动态：推出大数据语义智能教学科研平台

　　大数据、人工智能技术发展已上升为国家战略，相关技术将成为推动行业增长的下一个引擎!国家文号召人工智能人才培养的重要意义与重大战略，人工智能人才培养作为技术发展的基础之一，如何在新的时代号召下寻求更大的发展与变革是当务之急!
　　NLPIR大数据语义智能教学科研平台是大数据语义智能分析专业的教学科研综合平台。平台以自然语言理解为核心，结合北理工团队多年的科学研究与一线教学经验，以科学严谨的方式，致力于提升学员大数据与人工智能的教学培训、科学研究与工程实践的水平。
　　NLPIR大数据语义智能教学科研平台的主要范畴包括：
　　1)科学认知。培养学员大数据、人工智能那个与自然语言理解的科学认知观。
　　2)基础理论。基础理论包括机器学习、深度学习以及人工智能常见算法。
　　3)关键技术。平台关键技术以自然语言理解为基础，包括汉语分词、新词发现、关键词提取、文本分类聚类精准搜索、知识图谱以及其他相关技术。
　　4)工具平台。成熟的工具平台有：NLPIR语义搜索与挖掘平台、hadoop、Spark、Hive等大数据平台和TensorFlow等人工智能平台。
　　5)实战应用。结合实际问题，提升语义智能实战应用能力和二次开发能力。
　　NLPIR大数据语义智能教学科研平台教学内容丰富，主要围绕大数据、人工智能和自然语言理解三大核心领域展开，核心内容包括以下几个方面：
　　1)科学的大数据观：大数据的定义，科学发展渊源;如何科学看待大数据?如何把握大数据，分别从“知著”、“显微”、“晓义”三个层面阐述科学的大数据观。
　　2)大数据技术平台与架构：云计算技术与开源平台搭建;Hadoop、Spark等数据架构、计算范式与应用实践;TensorFlow深度学习平台。
　　3)机器学习与常用数据挖掘：常用机器学习算法：Bayes, SVM，深度神经网络等;常用数据挖掘技术：关联规则挖掘、分类、聚类、奇异点分析;深度学习：CNN, RNN, LSTM, Attention模型，seq2seq模型。
　　4)大数据语义精准搜索：通用搜索引擎与大数据垂直业务的矛盾;大数据精准搜索的基本技术：快速增量在线倒排索引、结构化与非机构化数据融合、大数据排序算法、语义关联、自动缓存与优化机制;大数据精准搜索语法：邻近搜索、复合搜索、情感搜索、精准搜索;
　　5)非结构化大数据语义挖掘
　　语义理解基础：ICTCLAS与汉语分词;内容关键语义自动标引与词云自动生成;大数据聚类;大数据分类与信息过滤;大数据去重、自动摘要;情感分析与情绪计算;不良信息智能过滤.
　　6)知识图谱的大数据自动构建与应用：知识图谱概念;知识点的自动发现;基于bootstrapping的知识大数据生成;
　　7)NLPIR智能语义平台：NLPIR智能语义分析在线云服务;NLPIR Parser语义分析平台实训;NLPIR智能语义二次开发接口与教程。
　　8)大数据应用案例剖析与综述：国家电网大数据应用案例;新媒体传播创新与头条应用;非结构化大数据挖掘。
　　随着国家大数据战略的全面推进，我国大数据产业发展迎来“黄金期”，数据驱动的创新正逐步向经济社会各行业领域融合应用，拓展出行业发展新空间，助力行业结构转型升级。同时，随着双创战略、网络强国建设、互联网+行动计划等国家战略的深入实施，为大数据、物联网、人工智能等新兴技术与产业融合发展带来新机遇，成为助推数字经济创新发展的新动能。