想要玩转AI技术，你必须懂点知识图谱

作者 | AICon

编辑 | Natalie

知识图谱（Knowledge Graph）：又称为科学知识图谱，在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。简单的来说，知识图谱是结构化的语义知识库，用于以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系 。

小编记得在 AI World2017 世界人工智能大会上，百度 AI 负责人王海峰说过“AI 是新的生产力，而知识图谱是 AI 进步的阶梯。”知识图谱因其强大的语义处理能力和组织能力，为互联网产品的知识化组织奠定了很好的基础。

知识图谱对于人工智能的重要价值在于，知识是人工智能的基石。机器可以模仿人类的视觉、听觉等感知能力，但这种感知能力不是人类的专属，动物也具备感知能力，甚至某些感知能力比人类更强，比如狗的嗅觉。

而 “认知语言是人区别于其他动物的能力，同时，知识也使人不断地进步，不断地凝练、传承知识，是推动人不断进步的重要基础。” 而知识对于人工智能的价值就在于，让机器具备认知能力。

王老师曾经总结过：“有了知识的人工智能会变得更强大，可以做更多的事情。反过来，因为更强大的人工智能，可以帮我们更好地从客观世界中去挖掘、获取和沉淀知识，这些知识和人工智能系统形成正循环，两者共同进步。”

在即将举办的 AICon2018 全球人工智能与机器学习技术大会 上，我们邀请到了文因互联 CEO 鲍捷老师，带来了关于“知识图谱如何推动金融更加智能”的议题演讲 ，他会关于知识图谱技术在金融行业，从早期到现在是如何一步一步落地，在具体落地过程中又遇到过哪些问题，以及有何应用场景，做深入的分享。

除了知识图谱技术外，在本次大会上我们邀请到了来自 Google、Twitter、BAT、360、京东、美团 等一线互联网科技公司的 30+ 一线 AI 技术专家带来关于 机器学习、NLP、语音识别、搜索推荐、计算机视觉、自动驾驶 等热门技术的 40+ 落地实战案例详解。精彩多多，不容错过~

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