人工智能导论-第2章知识表示和知识图谱
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产生式表示法：
产生式表示法又称为产生式规则（Production Rule）表示法。美国数学家波斯特（E.POST）在1934年首先提出“产生式”，它根据串代替规则提出了一种称为波斯特机的计算模型，模型中的每条规则称为产生式。
框架表示法：
以一个通用的数据结构的形式存储以往的经验。这样的数据结构就是框架（frame），框架提供了一个结构，一种组织。
(三)任务实施
1、对于犯罪行为的新闻报道中都会提到犯罪意图、犯罪结果、证人指控等信息，这些信息可以用一个犯罪框架来表示。
2、试着构造一个描述学校图书馆的框架。
3、用产生式表示：如果一个人出现腹痛、腹泻及呕吐的症状，那么得肠胃炎的可能性有8成。
4、知识图谱在搜索引擎中的应用
（四）归纳总结
通过案例阅读，了解知识图谱的相关概念，知道知识图谱的简单应用。
信息技术飞速发展，不断推动着互联网技术的变革，互联网的核心性技术Web经历了网页链接到数据链接的变革后，正逐渐向大规模的语义网络演变。语义网络将知识采用网络的形式表示，它将经过加工和推理的知识以图形的方式提供给用户，而实现智能化语义检索的基础和桥梁就是知识图谱。
二、教学目标
知识目标
能力目标
1、了解知识、知识表示、知识图谱的概念
(三)任务实施
试着为自己绘制一个社交网络的知识图谱。
（四）归纳总结
通过本节课的学习，了解知识图谱的表示方法。
五、六节归纳
知识图谱的应用：
（1）智能问答
（2）智能推荐
（3）金融领域
知识图谱的总结与展望：
虽然现在知识图谱很多，但大部分还处于初级阶段，只是侧重于简单事实，对于常识的覆盖十分有限，依然面临众多挑战和难题，如：知识库的自动扩展、异构知识处理、推理规则学习、跨语言检索等。总体而言，知识图谱技术的落地应用前景是光明的，但是也需要充分意识到知识图谱面临的巨大挑战。
三、四节
(一) 引入
知识图谱如何表示呢？
从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph）,就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络。
(二)知识归纳
知识图谱的表示：
从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph）,就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络。多关系图包含多种类型的节点和多种类型的边，不同形状和颜色代表不同种类的节点和边。节点表示实体或概念，边则构成关系。实体指的是现实世界中的具体事物或具体的人，比如著名的物理学家爱因斯坦、伟大的思想家马克思等；概念是指人们在认识世界过程中形成的对客观事物的概念化表示，如人、动物、组织结构等；关系则用来表达不同实体、概念之间的联系，例如小王和小李是“同事”、李红-“工作在”-上海等等。
(三)任务森和你一起开会
2、知识图谱是什么？
第五、六节课：1、延伸阅读：知识图谱在生活中的应用2、联系实际生活，谈一谈知识图谱在生活中还有哪些应用
六、授课过程
一、二节
(一)案例引入
（1）疾病症状被 Google 纳入“知识图谱”森和你一起开会
(二)知识归纳
知识：
知识是人类在实践中认识客观世界(包括人类自身)的成果，它包括事实、信息的描述或在教育和实践中获得的技能，知识是人类从各个途径中获得并经过提升、总结与凝练的系统的认识。
知识表示：
知识表示（KnowledgeRepresentation）是对知识的描述，即用一组符号将知识表示成计算机可以接受的某种结构。
2、了解知识图谱的应用及发展
1、能够联系实际生活，列举出知识图谱的应用
2、能够绘制简单知识图谱进行信息表达
三、教学重点
1、知识、知识表示、知识图谱的概念
2、知识图谱的应用及发展
四、教学难点
1、知识表示方法
2、知识图谱的表示
五、课前任务设计
思考：
第一、二节课:
1、阅读案例人工智能之知识图谱
（1）疾病症状被 Goog谱形象展示客观世界中的概念、实体及其间的复杂关系。由Google于2012年率先提出，其初衷是用以增强自家的搜索引擎的功能和提高搜索结果质量，使得用户无需通过点击多个链接就可以获取结构化的搜索结果，并且提供一定的推理功能，创造出一种全新的信息检索模式。
知识卡片：
搜索引擎中知识图谱的表现形式——知识卡片（Knowledge Card）。2012年谷歌提出知识图谱并且将其应用于语义搜索，改进搜索质量，搜索算法会在网页搜索时尽可能的链接与其相关的结构化信息，这些信息会以知识卡片（Knowledge Card）的形式返回给用户，知识卡片就是知识图谱在搜索引擎中最早的表现形式。
知识图谱可以方便的表示生活中的很多场景，比如一个人的社交网络图谱，如图所示，以图谱的形式清晰呈现出社交人脉。当然，社交关系图谱中的实体既可以有“人”，也可以包含“公司”“学校”等组织机构实体。人与人之间可以是亲人、朋友，同学、同事、邻居等。人和学校之间可以是“在读”或者“毕业”的关系。
实体和关系也会拥有各自的属性，比如人可以有“年龄”和“身高”等属性。当我们把所有这些信息作为关系或者实体的属性添加后，所得到的图谱称之为属性图 （Property Graph），如下图所示。
第二章知识表示和知识图谱
课题名称：知识表示和知识图谱
学习过程：
课程名称
人工智能导论
教学内容
知识与知识表示
学时
6课时
翻转课时
第1、2、5、6课时
教学环境
多媒体教室
教学方法
情境教学法、任务驱动法、
讲练结合法、小组讨论教学法
一、学习内容分析
人类之所以有智能行为是因为他们拥有知识，智能活动过程其实就是一个获得并运用知识的过程，要使机器系统具有人的智能能力（人工智能AI），则必须以人的知识为基础，知识是人工智能的基石。但人类的知识要用适当的模式表示出来，才能够存储到计算机中并被识别运用，本节将对人工智能中常用的几种知识表示方法进行介绍，为后续学习奠定基础。
产生式表示法又称为产生式规则（Production Rule）表示法。美国数学家波斯特（E.POST）在1934年首先提出“产生式”，它根据串代替规则提出了一种称为波斯特机的计算模型，模型中的每条规则称为产生式。
框架表示法：
以一个通用的数据结构的形式存储以往的经验。这样的数据结构就是框架（frame），框架提供了一个结构，一种组织。
(三)任务实施
1、对于犯罪行为的新闻报道中都会提到犯罪意图、犯罪结果、证人指控等信息，这些信息可以用一个犯罪框架来表示。
2、试着构造一个描述学校图书馆的框架。
3、用产生式表示：如果一个人出现腹痛、腹泻及呕吐的症状，那么得肠胃炎的可能性有8成。
4、知识图谱在搜索引擎中的应用
（四）归纳总结
通过案例阅读，了解知识图谱的相关概念，知道知识图谱的简单应用。
信息技术飞速发展，不断推动着互联网技术的变革，互联网的核心性技术Web经历了网页链接到数据链接的变革后，正逐渐向大规模的语义网络演变。语义网络将知识采用网络的形式表示，它将经过加工和推理的知识以图形的方式提供给用户，而实现智能化语义检索的基础和桥梁就是知识图谱。
二、教学目标
知识目标
能力目标
1、了解知识、知识表示、知识图谱的概念
(三)任务实施
试着为自己绘制一个社交网络的知识图谱。
（四）归纳总结
通过本节课的学习，了解知识图谱的表示方法。
五、六节归纳
知识图谱的应用：
（1）智能问答
（2）智能推荐
（3）金融领域
知识图谱的总结与展望：
虽然现在知识图谱很多，但大部分还处于初级阶段，只是侧重于简单事实，对于常识的覆盖十分有限，依然面临众多挑战和难题，如：知识库的自动扩展、异构知识处理、推理规则学习、跨语言检索等。总体而言，知识图谱技术的落地应用前景是光明的，但是也需要充分意识到知识图谱面临的巨大挑战。
三、四节
(一) 引入
知识图谱如何表示呢？
从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph）,就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络。
(二)知识归纳
知识图谱的表示：
从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph）,就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络。多关系图包含多种类型的节点和多种类型的边，不同形状和颜色代表不同种类的节点和边。节点表示实体或概念，边则构成关系。实体指的是现实世界中的具体事物或具体的人，比如著名的物理学家爱因斯坦、伟大的思想家马克思等；概念是指人们在认识世界过程中形成的对客观事物的概念化表示，如人、动物、组织结构等；关系则用来表达不同实体、概念之间的联系，例如小王和小李是“同事”、李红-“工作在”-上海等等。
(三)任务森和你一起开会
2、知识图谱是什么？
第五、六节课：1、延伸阅读：知识图谱在生活中的应用2、联系实际生活，谈一谈知识图谱在生活中还有哪些应用
六、授课过程
一、二节
(一)案例引入
（1）疾病症状被 Google 纳入“知识图谱”森和你一起开会
(二)知识归纳
知识：
知识是人类在实践中认识客观世界(包括人类自身)的成果，它包括事实、信息的描述或在教育和实践中获得的技能，知识是人类从各个途径中获得并经过提升、总结与凝练的系统的认识。
知识表示：
知识表示（KnowledgeRepresentation）是对知识的描述，即用一组符号将知识表示成计算机可以接受的某种结构。
2、了解知识图谱的应用及发展
1、能够联系实际生活，列举出知识图谱的应用
2、能够绘制简单知识图谱进行信息表达
三、教学重点
1、知识、知识表示、知识图谱的概念
2、知识图谱的应用及发展
四、教学难点
1、知识表示方法
2、知识图谱的表示
五、课前任务设计
思考：
第一、二节课:
1、阅读案例人工智能之知识图谱
（1）疾病症状被 Goog谱形象展示客观世界中的概念、实体及其间的复杂关系。由Google于2012年率先提出，其初衷是用以增强自家的搜索引擎的功能和提高搜索结果质量，使得用户无需通过点击多个链接就可以获取结构化的搜索结果，并且提供一定的推理功能，创造出一种全新的信息检索模式。
知识卡片：
搜索引擎中知识图谱的表现形式——知识卡片（Knowledge Card）。2012年谷歌提出知识图谱并且将其应用于语义搜索，改进搜索质量，搜索算法会在网页搜索时尽可能的链接与其相关的结构化信息，这些信息会以知识卡片（Knowledge Card）的形式返回给用户，知识卡片就是知识图谱在搜索引擎中最早的表现形式。
知识图谱可以方便的表示生活中的很多场景，比如一个人的社交网络图谱，如图所示，以图谱的形式清晰呈现出社交人脉。当然，社交关系图谱中的实体既可以有“人”，也可以包含“公司”“学校”等组织机构实体。人与人之间可以是亲人、朋友，同学、同事、邻居等。人和学校之间可以是“在读”或者“毕业”的关系。
实体和关系也会拥有各自的属性，比如人可以有“年龄”和“身高”等属性。当我们把所有这些信息作为关系或者实体的属性添加后，所得到的图谱称之为属性图 （Property Graph），如下图所示。
第二章知识表示和知识图谱
课题名称：知识表示和知识图谱
学习过程：
课程名称
人工智能导论
教学内容
知识与知识表示
学时
6课时
翻转课时
第1、2、5、6课时
教学环境
多媒体教室
教学方法
情境教学法、任务驱动法、
讲练结合法、小组讨论教学法
一、学习内容分析
人类之所以有智能行为是因为他们拥有知识，智能活动过程其实就是一个获得并运用知识的过程，要使机器系统具有人的智能能力（人工智能AI），则必须以人的知识为基础，知识是人工智能的基石。但人类的知识要用适当的模式表示出来，才能够存储到计算机中并被识别运用，本节将对人工智能中常用的几种知识表示方法进行介绍，为后续学习奠定基础。