斯坦福大学最甜网剧：知识图谱CS520面向大众开放啦！

一只小狐狸带你解锁炼丹术&NLP秘籍

受本次疫情的影响，斯坦福大学的2020春季知识图谱课程——CS520面向公众线上开放啦！连课名都是爱你的形状！

简单翻译一下重点：今年的CS520面向公众开放，大家可以通过远程视频软件Zoom听课。

课程大纲：

1. What is a knowledge graph?
2. How to create a knowledge graph?
3. What are some advanced knowledge graphs?
4. What are some knowledge graph inference algorithms?
5. How to evolve a knowledge graph?
6. How do users interact with knowledge graphs?
7. What are some prelevant graph engines in industry?
8. What is the role of knowledge graphs in machine learning?
9. What are some high value use cases of knowledge graphs?
10. What are some open research questions on knowledge graphs

课程主页：
https://web.stanford.edu/class/cs520/

课程每周一次，不过是从3月31日开讲的，所以已经开讲三次了(/ω＼)不过没事，还好课程是有回放的（课程主页里有YouTube链接和materials）。看了一下课程的Speaker，学术界和工业界的大佬都有，而且每一期都不一样，糟了，是心动的感觉！

另外，这一次的追剧计划就不再订阅号里逐篇推送啦~有想一起追剧的小伙伴可以在订阅号后台回复关键词【CS520】加入CS520追剧群和小夕一起追剧交流~

扫盲

知识图谱是一个很早就存在的概念，作为知识的一种结构化表示形式，已经渗透到了互联网业务的方方面面。搜索、推荐、问答这几大NLP主流应用场景都离不开知识图谱的帮助，各个专业领域如金融、医疗也都在大力构建行业大脑，进行知识沉淀。19年大火的Magi也是凭借其在开放域知识抽取的能力获得大家的青睐。

在BERT把NLP模型的语义理解能力提升一个level之后，NLP下一阶段的一个重要目标就是让模型具备常识推理能力，如何利用外部知识对当前输入进行更好的理解。而知识图谱正是一种优质的知识载体，它所存储的内容不仅具有良好的可解释性，也可以通过TransE等算法进行编码，融入到神经网络的计算中。同时目前ERNIE、K-BERT等优秀的前沿成果也成功将知识图谱与BERT进行了结合。

不要观望啦，搞起鸭！

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