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Explore les ontologies populaires et les bases de connaissances telles que WordNet, WikiData, Google Knowledge Graph et Schema.org, ainsi que les ensembles de données ouvertes liées.
Explore les systèmes de raisonnement automatisés pratiques comme TPTP, TSTP et CASC, en soulignant l'importance de la cohérence et des développements futurs.
Explore les représentations neuro-symboliques pour comprendre les connaissances et le raisonnement communs, en mettant l'accent sur les défis et les limites de l'apprentissage profond dans le traitement du langage naturel.
Couvre l'ontologie comme un dépôt de connaissances avec des significations convenues, évolution, mise à jour continue et conception d'ontologie intelligente.
Explore la gestion circulaire du cycle de vie, la fabrication sans défaut, l'analyse des mégadonnées et la maintenance prédictive dans les processus industriels.
