张伟（览图） |
阿里巴巴 业务平台-资深算法专家
张伟（览图），博士毕业于新加坡国立大学。现为阿里巴巴业务平台资深算法专家，阿里巴巴商品知识图谱负责人，负责业务中台数据智能部门，是中文信息学会语言与知识计算委员会委员，曾任职新加坡资讯通信研究院研究员。研究领域：知识图谱、自然语言处理，机器学习等。论文发表在 AAAI、EMNLP、IJCAI、WWW 等顶级学术会议，同时担任 TACL 杂志常驻审稿人。
课程概要
遇到的挑战主要是由两方面原因造成的。
第一，知识图谱相较于图像、语音、NLP 等 以算法为主的 AI 领域来比，它不是单单靠算法模型持续优化就能解决的，它更多 的还需要知识运营的参与以及工程系统的搭建。 最终的交付物并非是单纯的算法服务，而是一个很大的知识网络。
第二，百科知识图谱对知识有清晰的定义，大家谁去构建目标都差不多，交付物最终也不会偏差太多。但是商品知识图谱到底构建哪些知识 是没有太清晰的定义的。
总而言之，面临技术上不知从何下手，知识上不知交付终态是什么的两个问题。
听众收益
1. 对知识图谱实践的方法和场景有全面的认识
2. 对知识图谱未来的发展方向有些了解
3. 对知识图谱应用的现状和局限有一定的了解
张伟（览图） |
阿里巴巴
业务平台-资深算法专家
张伟（览图），博士毕业于新加坡国立大学。现为阿里巴巴业务平台资深算法专家，阿里巴巴商品知识图谱负责人，负责业务中台数据智能部门，是中文信息学会语言与知识计算委员会委员，曾任职新加坡资讯通信研究院研究员。研究领域：知识图谱、自然语言处理，机器学习等。论文发表在 AAAI、EMNLP、IJCAI、WWW 等顶级学术会议，同时担任 TACL 杂志常驻审稿人。
课程概要
遇到的挑战主要是由两方面原因造成的。
第一，知识图谱相较于图像、语音、NLP 等 以算法为主的 AI 领域来比，它不是单单靠算法模型持续优化就能解决的，它更多 的还需要知识运营的参与以及工程系统的搭建。 最终的交付物并非是单纯的算法服务，而是一个很大的知识网络。
第二，百科知识图谱对知识有清晰的定义，大家谁去构建目标都差不多，交付物最终也不会偏差太多。但是商品知识图谱到底构建哪些知识 是没有太清晰的定义的。
总而言之，面临技术上不知从何下手，知识上不知交付终态是什么的两个问题。
听众收益
1. 对知识图谱实践的方法和场景有全面的认识
2. 对知识图谱未来的发展方向有些了解
3. 对知识图谱应用的现状和局限有一定的了解
京ICP备09001521号