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初探医疗知识图谱
1、定义与作用： 定义：医疗知识图谱是一种结构化的知识库，它整合了临床数据、医学指南、组学信息等，形成一个综合的智能系统。 作用：为临床医生、患者和科研人员提供全面的医疗知识支持，提升医疗决策的准确性和效率。
2、多模态初探以及Transformer和Tabular的结合多模态初探 我们周围的世界涉及多种形式的数据，包括视觉、听觉、触觉等感官形式。当研究问题或数据集包含多个这样的感官形式时，我们称之为多模态（multi-modality）。为了使人工智能（AI）在了解我们周围的世界方面取得进步，它需要能够解释和推理多模态信息。
3、Gdelt数据库概述 GDELT主要包含两大数据集：Event Database（事件数据库）和Global Knowledge Graph（GKG，全球知识图谱）。Event Database：记录了从1969年至今的新闻事件，每十五分钟更新一次数据。该数据库包含61个字段，详细记录了事件发生的时间、地点、参与者、主题等信息。
4、GDELT数据库初探：数据库基础：GDELT数据库是一个全球新闻监控宝库，它以每日更新的事件数据库和知识图谱为基础。数据库提供了61个字段和20类事件分类，为研究和预测任务提供了丰富的资源。数据处理工具：Google BigQuery是处理GDELT数据库的理想工具，能够高效地查询和分析大量数据。
AI技术之主要分类
AI技术的主要分类包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人技术、知识图谱、生物特征识别、虚拟现实/增强现实以及智能决策等。机器学习：是AI技术的核心，它使计算机能够通过对大量数据的分析来学习和改进，而无需进行明确的编程。机器学习算法通过分析数据中的模式或规律，构建出能够预测或决策的模型。
常见的AI技术主要包括以下几种： 机器学习 监督学习：通过已有的输入-输出数据对进行训练，使模型能够预测新数据的输出。例如，图像识别中的分类任务，如猫狗识别。无监督学习：在没有明确标签的数据中寻找隐藏的模式或结构。例如，聚类分析，将相似的数据点归为同一类。
人工智能技术主要包括机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉。机器学习：是AI的一个关键分支，允许系统通过分析大量数据来自动学习和改进算法，无需显式编程。广泛应用于预测分析、推荐系统和决策制定等领域。深度学习：是机器学习的一个子集，灵感来源于人脑的神经网络结构。
人工智能专业学什么
1、人工智能专业主要学习数学基础、编程技术、数据处理方法、机器学习与深度学习算法，以及相关领域的应用技术。具体课程如下：基础理论课程：数学基础包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计、离散数学、最优化理论与方法等；计算机基础有程序设计、数据结构、计算机系统基础、操作系统、计算机网络等。
2、《无人驾驶技术与系统实现》：探讨无人驾驶汽车的技术原理与系统实现。 《游戏设计与开发》：利用人工智能技术设计和开发游戏。 《计算机图形学》：研究计算机生成图像的原理与技术。 《虚拟现实与增强现实》：探讨虚拟现实和增强现实技术的原理与应用。
3、大学人工智能专业主要学习以下内容：基础知识 数学基础：包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计等。这些知识为后续的算法设计和模型优化提供了坚实的数学基础。编程基础：学习一门或多门编程语言，如Python、Java、C++等，以及数据结构、算法设计等，为开发人工智能应用打下编程基础。
4、数学基础：人工智能的核心是算法和模型，而数学是构建这些算法和模型的基础。学生需要掌握概率论、线性代数、微积分等数学知识，以便能够理解和应用在人工智能领域中常用的数学模型和算法。 编程技能：编程是人工智能专业学习中不可或缺的一部分。
5、人工智能专业学习的主要内容包括机器学习、人工智能导论、图像识别、生物演化论、自然语言处理、语义网、博弈论等。以下是具体说明：机器学习：这是人工智能的核心领域之一，涉及如何让计算机系统通过数据学习和改进其性能。
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