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　　2017年4月14日，北京理工大学图书馆“大数据创新学习中心”在图书馆报告厅开启了“大规模数据知识图谱模块”的学习活动，足球竞彩app排名和北京地区部分高校师生及业界科研人员180余人参加了活动。

　　活动由计算机学院黄河燕院长主持，她强调了大数据创新学习中心的特色和宗旨，并预祝知识图谱学习活动开展成功。本次活动邀请了学术界知名学者和资深的业界精英们分享了知识图谱的发展现状，展现了知识图谱在各个领域内的应用，为“大数据创新学习中心”师生们学习知识图谱指明了方向，制定了理论学习与实践学习相结合的学习规划！

　　深圳狗尾草智能科技公司CTO王昊奋博士，以公子小白和Holo-Era机器人为实际背景，分析Siri、Watson、Google Now和小冰等典型代表的优缺点，分类说明了深度学习和知识图谱技术在智能机器人领域的运用情况，指出了知识图谱和语义技术应用的产业价值，展望了聊天机器人通往更智能化、更人性化、更趣味化的道路上所面临的挑战，以狗尾草公司推出的公子小白和Holo-Era机器人为例展示了如何使用知识图谱结合深度学习技术来解决上述挑战。

　　上海图书馆高级工程师夏翠娟老师展示了知识图谱另外一种应用场景——关联开放数据在图书馆的应用。她以家谱、古籍、名人手稿的数据加工、清洗转换（MARC,DC/RDB->BIBFRAME/RDF）、存储和本体设计等为例，介绍了基于关联数据知识图谱的评价新功能及新方法，引起了师生们的关注。

　　东南大学漆桂林教授详细解释了知识图谱的相关名词，如语义网络、实体关系、实体链接、知识融合、知识推理等等，介绍了知识图谱的进展以及发展方向。漆桂林老师为“大数据创新学习中心”师生们制定了知识图谱的学习规划，画出了知识图谱技术学习的“三阶段进阶学习地图”，强调了“不疾不徐，稳扎稳打，只要按照规划走，相信每一位学员都能学到真本领！” 

　　上海海翼知公司CTO胡芳槐博士分析了大数据应用挑战，指出知识图谱是这些挑战解决的最佳途径。他从数据存储的发展历史引申出知识图谱数据的存储，介绍了图数据特点、常见的图数据库、实现原理及发展情况，系统讲解了大规模知识图谱存储解决方案、最佳实践、存储实现、时态知识图谱存储 和hands-on（neo4j/virtuoso/plantdata）技术，以大规模知识图谱实战方案为例展示了复杂应用场景的知识图谱处理技术。

　　北京大学大数据研究院的朱占星博士概述了人工智能、机器学习和深度学习之间渊源关系，将传统的模式识别与深度学习做了详尽的对比，介绍了几种常用的神经网络，比如多重感知机（MLP）、卷积网络（CNN）、循环网络（RNN）等深度学习的相关知识及知识图谱中的深度学习方法。他以图像描述和机器翻译为例，为我们展示了如何应用这些模型和方法来解决不同类型任务。

　　东南大学漆桂林教授、北京大学大数据研究院朱占星研究员、深圳狗尾草智能科技公司王昊奋博士、上海图书馆高级工程师夏翠娟博士和上海海翼知信息科技有限公司胡芳槐博士共同设计和指导“大数据创新学习中心”的知识图谱模块学习。上海海翼知公司为知识图谱模块的学习制定了Plantdata知识图谱实战规划，东南大学漆桂林教授提供了理论学习规划，上海图书馆与狗尾草公司提供实践平台，使得学员们能在知识图谱技术理论与行业应用实现无缝对接的氛围中学习。

　　北京理工大学图书馆为满足广大师生、科研工作者的研究与学习的需要，于2016年12月成立了“大数据创新学习中心”，本着师生“学中用、用中思、教学相长、共同进步”原则，以“教师引导、学生参与、自主学习、共同实践”为主要方式，开展了系列学习活动，并向学校广大师生免费开放。师生们组成自愿者团队打理“大数据创新学习中心”的公众号、邮箱及网站，在服务号上分享学习和实战训练的相关资料。