知识工程（专业选修）

2.5学分

课程简介

本课程系统介绍知识工程理论及应用。由于知识的复杂性，知识模型多种多样。本课程涵盖自然语言知识模型、数据知识模型、语义网络与知识图谱、描述逻辑知识模型、传统逻辑知识模型、规则知识模型、概率知识模型、神经网络与向量知识模型以及知识方程等等。

前置知识设计的课程

离散数学

往年经验

这门课程不设考试，有一个贯穿学期的大作业，需要小组合作完成。具体是做一个知识工程相关的项目。每隔两周会有一个checkpoint（要求项目有进展）。最后一节课是所有人展示小组项目。每组控制在15分钟内（系统演示 + 老师/同学提问）。大家可以根据自己的系统功能进行演示讲解，包括项目介绍、关键部分代码实现、系统运行情况等。每组根据自身需求选择是否制作PPT演示，不强制要求。

平时作业都是课堂上涉及到的知识点，难度系数一颗星。

课堂上互动性比较强（会有课堂回答问题加分环节。虽然老师不说，但是会问名字记下来），会让学生在课堂上分组讨论并展示，培养思维能力、表达能力。

课程涉及到的知识比较多，包括一阶逻辑、深度学习、图论、复杂系统等。但课堂涉及到的知识讲解比较浅、遇到大家都学过的知识一般都会浅浅的点一下就过了。

课程大纲：

一、绪论

二、知识模型概统

三、自然语言

四、数据模型、XML与框架系统

五、语义网络与知识图谱

六、逻辑知识模型

七、描述逻辑、RDF与OWL

八、规则知识模型：应用

九、概率知识模型

十、神经网络与向量知识模型

十一、知识方程

十二、总结与展望

与后续课程等关系

本课程无后续课程，但是能够提供一个做完整项目的一次机会。