《人工智能导论》课程

本课程面向初次接触人工智能的学生,涵盖的主题包括:人工智能的历史,人工智能在企业及各行各业的应用,解释为何数据对训练神经网络至关重要,以及数据科学工作流程的步骤,同时向学生介绍监督学习和深度学习,并介绍当前的硬件和软件选型。同时,神经网络原理可视化解析器,是一个面向深度学习与新一代人工智能,以图形化界面用于教学目的的简单神经网络交互式演示项目,它非常强大地可视化了神经网络的训练过程。通过直观的交互式演示与实验,让教研人员与学习者高效的掌握神经网络背后的核心思想,并在短时间内对神经网络工作原理以及核心概念具备深刻的认知。通过神经网络可视化解析器,来了解神经网络的原理,通过对源数据,进行训练以达到对数据进行分类的目的(分为正、 负两类)。让学生深刻了解到:什么是神经网络、数据选取、特征选取、隐藏层可视化、输出结果、参数调整、 激活函数等全方面来展示进行网络神经需要哪些操作。

神经网络原理可视化解析器 -《人工智能导论》课程教学演示平台
神经网络原理可视化解析器 -《人工智能导论》课程教学演示平台

NLP最新科研福利!MSRA开源学术界最全面语义分析数据集

微软亚洲研究院(MSRA),刚刚送出最新一批 AI 资源和福利。

在“中国高校人工智能人才国际培养计划” 2019 国际人工智能专家论坛暨 2019 微软新一代人工智能开放科研教育平台合作论坛,MSRA 面向高校提供最新的人工智能技术、工具、科研成果,以及数据集。

新增业界最全面的语义分析数据集

在新一代人工智能开放科研教育平台的合作框架下,微软开放了自身人工智能领域的数据集供合作高校在科研和教育工作上进行引用,如微软机器阅读理解(MS MARCO)、微软研究院社交媒体对话语料库、18K 数学文字题测试集 SigmaDolphin 等。

高校也通过平台贡献了各自在多个领域的数据集,如中国科学技术大学类脑实验室的海量类脑数据等。

2019 年,微软亚洲研究院正式发布自然语言处理(NLP)领域全新的语义分析数据集 MSParS (Multi-perspective Semantic ParSing Dataset)。

作为智能音箱、搜索引擎、自动问答和对话系统等人工智能产品中的核心技术,语义分析(Semantic Parsing)面临着因人工标注代价高昂而导致的数据缺乏问题,目前已有的语义分析数据集在数据规模和问题类型覆盖度上非常有限。

为此,微软亚洲研究院提出并构建了 MSParS,该数据集(1.0版本)包含 81,826 个自然语言问题及其对应的结构化语义表示,覆盖 12 种不同的问题类型和 2,071 个知识图谱谓词,是学术界目前最全面的语义分析数据集。未来,微软将与各高校一起开放、共享更多数据,促进产教融合合作生态的建设。

MSParS 数据集:

https://github.com/msra-nlc/MSParS