Rappresentare la conoscenza tramite Knowledge Graph

Come si può rappresentare la conoscenza in modo strutturato e utilizzabile da sistemi intelligenti? In questo episodio del nostro podcast, Mauro Luchetti e Mattia Redaelli ci guidano in un viaggio alla scoperta dei Knowledge Graph, tra astrazione concettuale, casi d’uso pratici e scenari evolutivi. Si parte dai fondamenti - quali sono le componenti di un knowledge graph e perché ha senso utilizzarlo - per arrivare alle domande più operative: come costruire un KG che funzioni, come può aiutarci (davvero) l’AI, e cosa succede quando il contesto evolve?Highlights:🔹Cosa sono i Knowledge Graph e perché sono fondamentali per l’AI, il data management e la gestione della conoscenza🔹 Le componenti chiave di un KG: entità, relazioni, ontologie e dati semantici🔹 Come costruire un KG efficace, scalabile e adattabile🔹 In che modo l’Intelligenza Artificiale può supportare la creazione e l’aggiornamento di un KG🔹 Le differenze tra approcci top-down e bottom-up nel design dei sistemi di conoscenza🗣️Speaker:Mauro Luchetti, Artificial Intelligence CoE Leader in QuantycaMattia Redaelli, AI Engineer in QuantycaScopri di più sul nostro sito https://www.quantyca.it

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