哈尔滨工业大学计算机学院唐好选课件.ppt

哈尔滨工业大学计算机学院唐好选课件欢迎来到哈尔滨工业大学计算机学院唐好选教授的计算机科学与软件工程综合指南课程。本课程将深入探讨计算机科学的核心领域，特别聚焦于大数据、智能软件工程和知识图谱等前沿技术。通过这门课程，您将获得全面的理论知识和实践技能，了解当代计算机科学的最新发展趋势，以及这些技术如何在各个行业中得到创新应用。无论您是初学者还是希望提升专业知识的高级学习者，这门课程都将为您提供有价值的见解和实用工具。

唐好选教授简介学术职位哈尔滨工业大学计算机学院教授，享受国务院特殊津贴专家，计算机科学与技术学科带头人研究领域专注于大数据分析技术、知识图谱构建与应用、智能软件工程方法学，在国内外学术期刊发表论文百余篇学术成就荣获多项国家级科研奖项，主持多项国家自然科学基金项目，与国际知名大学和企业保持紧密合作关系唐好选教授拥有丰富的教学和科研经验，致力于将前沿技术与传统计算机理论相结合，培养了众多杰出的计算机科学人才。他的教学风格注重理论与实践的结合，深受学生喜爱。

唐好选的研究方向可控代码生成与软件仓库挖掘基于人工智能的代码自动生成和优化数据可视化和图形处理技术复杂数据的直观呈现与交互设计知识图谱在各领域的应用构建高质量知识库支持智能决策唐教授的研究工作跨越了多个计算机学科的前沿领域。在可控代码生成方面，他专注于开发能够根据需求自动生成高质量代码的智能系统，同时从海量软件仓库中挖掘有价值的编程模式和最佳实践。在数据可视化领域，唐教授致力于设计创新的可视化技术，使复杂数据更易于理解和分析。他的知识图谱研究则关注如何构建和应用大规模知识库，为医疗、金融等领域提供智能决策支持。

智能软件工程概述40%开发效率提升通过AI辅助工具和自动化流程35%缺陷减少率智能代码审查和测试方法60%维护成本降低自适应系统和智能文档智能软件工程代表了软件开发方法的重大革新，它将人工智能技术与传统软件工程流程深度融合，从需求分析到系统维护的每个环节都注入智能元素。这种结合不仅显著提高了开发效率，还增强了软件产品的质量和可靠性。在唐教授的课程中，学生将学习如何利用机器学习算法自动化代码生成、优化测试策略、预测潜在缺陷，以及通过智能化需求分析确保最终产品更好地满足用户需求。这些技术的应用使得软件开发从手工艺逐渐转变为更加系统化、智能化的工程学科。

软件仓库挖掘技术数据收集从代码库和版本控制系统收集历史数据模式分析识别代码中的模式、依赖关系和演化趋势洞察生成转化为可操作的代码质量和架构建议持续优化基于历史数据预测和防范潜在缺陷软件仓库挖掘是一种从历史代码库和版本控制系统中提取有价值信息的技术。通过分析代码提交历史、问题跟踪记录和开发者交互模式，我们可以深入了解软件系统的演化过程、质量特征和潜在问题。唐教授的研究团队开发了多种创新工具，能够自动识别代码中的设计模式、检测架构缺陷，并提供智能化的代码重构建议。这些技术在大型软件项目中的应用，不仅有助于提高代码质量和可维护性，还能帮助团队更好地理解和管理复杂的软件系统。

大数据技术的应用金融领域实时市场分析与风险评估，利用海量交易数据构建预测模型，识别欺诈行为并优化投资组合。医疗健康疾病预测与个性化治疗方案，通过分析病历数据和基因信息，提前发现健康风险并制定精准医疗策略。智慧城市交通流量优化与公共资源分配，收集城市物联网传感器数据，实现智能交通管理和能源使用效率提升。大数据技术革命性地改变了数据处理的规模和效率，使我们能够从海量、多样、高速生成的数据中提取洞察。在唐教授的课程中，学生将学习如何运用Hadoop、Spark等分布式计算框架和NoSQL数据库技术处理PB级数据集。课程还将探讨数据驱动决策的方法论，包括如何设计数据采集系统、选择合适的分析算法，以及将分析结果转化为可操作的业务决策。通过实际案例分析，学生将了解大数据在各行业中的创新应用，以及如何应对大数据项目中的技术挑战和伦理问题。

知识图谱简介实体识别识别并提取文本中的关键实体和概念关系抽取挖掘实体之间的语义关系和属性本体构建定义领域概念体系和推理规则知识融合整合多源异构数据形成统一知识库知识推理基于已有知识推断新的隐含关系知识图谱是一种结构化的语义网络，以图的形式表示实体间的关系和属性，为机器理解和处理知识提供了框架。它将分散在不同数据源中的信息整合成一个统一的知识库，支持语义搜索、智能问答和知识发现等应用。在唐教授的研究中，知识图谱技术被用于多个前沿领域，如医学诊断辅助系统、智能教育平台和金融风险评估。课程将详细介绍知识图谱的构建流程，从数据采集、实体识别、关系抽取到知识融合和推理，以及如何基于知识图谱开发实用的智能应用系统。

人工智能导论机器学习基础监督学习、无监督学习和强化学习的核心算法与应用场景，包括线性回归、决策树和K-means聚类等深度学