• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Jim Hendler: Scaling AI and Knowledge with the Semantic Web – Episode 43 скачать в хорошем качестве

Jim Hendler: Scaling AI and Knowledge with the Semantic Web – Episode 43 2 недели назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Jim Hendler: Scaling AI and Knowledge with the Semantic Web – Episode 43
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Jim Hendler: Scaling AI and Knowledge with the Semantic Web – Episode 43 в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Jim Hendler: Scaling AI and Knowledge with the Semantic Web – Episode 43 или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Jim Hendler: Scaling AI and Knowledge with the Semantic Web – Episode 43 в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



Jim Hendler: Scaling AI and Knowledge with the Semantic Web – Episode 43

Jim Hendler As the World Wide Web emerged in the late 1990s, AI experts like Jim Hendler spotted an opportunity to imbue in the new medium, in a scale-able way, knowledge about the information on the web along with its simple representation as content. With his colleagues Tim Berners-Lee, the inventor of the web, and Ora Lasilla, an early expert on AI agents, Jim set out their vision in the famous "Semantic Web" article for the May 2001 issue of Scientific American magazine. Since then, semantic web implementations have blossomed, deployed in virtually every large enterprise on the planet and adding meaning to the web by appearing in the majority of pages on the internet. We talked about: his academic and administrative history at the University of Maryland, Rensselaer Polytechnic Institute, and DARPA the origins of his assertion that "a little semantics goes a long way" his early thinking on the role of memory in AI and its connections to knowledge representation and to SHOE, the first semantic web language his goal to scale up knowledge representation in his work as a grant administrator at DARPA how different departments in the US Air Force used different language to describe airplanes the origins and development of his relationship with Tim Berners-Lee and how his use of URLs in SHOE caused it to click how he and Berners-Lee brought Ora Lassila into the semantic web article how his and Berners-Lee's shared interest in scale contributed to the "a little semantics goes a long way" idea why he lives in awe of Tim Berners-Lee Berners-Lee's insight that a scaleable web needed the 404 error code how including an inverse functionality property like in a relational database would have ruined the semantic web how they came to open the Scientific American paper with an anecdote about agents his early involvement in the AI agent community along with Ora Lassila their shared conviction of the foundational importance of interoperability in their conception of the semantic web how the lack of interoperability between big internet players now is part of the reason for the inability to fully execute on the agent version they set out in the SciAm article the impact of LLMs on the semantic web early examples of semantic web linked data interoperability Google's reclamation of the term "knowledge graph" the reason that the shape of the semantic web was always in their mind a graph how the growth of enterprise data led to their adoption of semantic web technology how the answer to so many modern AI questions is, "knowledge" Jim's bio James Hendler is the Tetherless World Professor of Computer, Web and Cognitive Sciences at RPI where he also serves as a special academic advisor to the Provost and the Head of the Cognitive Science Department. He also serves as a member of the Board, and former chair of the UK’s charitable Web Science Trust. Hendler is a long-time researcher in the widespread use of experimental AI techniques including semantics on the Web, scientific data integration, and data policy in government. One of the originators of the Semantic Web, he has authored over 500 books, technical papers, and articles in the areas of Open Data, the Semantic Web, AI, and data policy and governance. He is the former Chief Scientist of the Information Systems Office at the US Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) and was awarded a US Air Force Exceptional Civilian Service Medal in 2002. In 2010, Hendler was selected as an “Internet Web Expert” by the US government, helping in the development and launch of the US data.gov open data website and from 2015 to 2024 served as an advisor to DHS and DoE board. From 2021-2024 he served as chair of the ACM’s global Technology Policy Council. Hendler is a Fellow of the AAAI, AAIA, AAAS, ACM, BCS, IEEE and the US National Academy of Public Administration. In 2025, Hendler was awarded the Feigenbaum Prize by the Association for the Advancement of Artificial Intelligence, recognizing a “sustained record of high-impact seminal contributions to experimental AI research.” Connect with Jim online RPI faculty page People and resources mentioned in this interview Tim Berners-Lee Ora Lassila Deb McGuinness The Semantic Web, Scientific American, May 2001 Introducing the Knowledge Graph: things, not strings Massively Parallel Artificial Intelligence paper Attention Is all You Need paper Vision conference Is There An Agent in Your Future? article "And then a miracle occurs" cartoon Jim's SHOE (simple HTML ontology extensions) t-shirt Video Here’s the video version of our conversation:    • Jim Hendler: Scaling AI and Knowledge with...   Podcast intro transcript This is the Knowledge Graph Insights podcast, episode number 43. Twenty-five years ago, as AI experts like Jim Hendler navigated the new World Wide Web, they saw an opportunity to imbue in the medium, in a scale-able way, more knowledge than was included in the text on web page...

Comments
  • Jim Hendler: Scaling AI and Knowledge with the Semantic Web | Episode 43 2 недели назад
    Jim Hendler: Scaling AI and Knowledge with the Semantic Web | Episode 43
    Опубликовано: 2 недели назад
  • Tara Raafat: Human-Centered Knowledge Graph and Metadata Leadership – Episode 41 1 месяц назад
    Tara Raafat: Human-Centered Knowledge Graph and Metadata Leadership – Episode 41
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Emeka Okoye: Exploring the Semantic Web with the Model Context Protocol – Episode 36 6 месяцев назад
    Emeka Okoye: Exploring the Semantic Web with the Model Context Protocol – Episode 36
    Опубликовано: 6 месяцев назад
  • Tom Plasterer: The Origins of FAIR Data Practices – Episode 35 7 месяцев назад
    Tom Plasterer: The Origins of FAIR Data Practices – Episode 35
    Опубликовано: 7 месяцев назад
  • Автоматизация Баз Данных с Database Connectivity Toolkit | State Machine | Global Variable Feedback 10 месяцев назад
    Автоматизация Баз Данных с Database Connectivity Toolkit | State Machine | Global Variable Feedback
    Опубликовано: 10 месяцев назад
  • Brad Bolliger: Pragmatic Semantic Modeling for Government Data – Episode 42 3 недели назад
    Brad Bolliger: Pragmatic Semantic Modeling for Government Data – Episode 42
    Опубликовано: 3 недели назад
  • Лучший документальный фильм про создание ИИ 4 недели назад
    Лучший документальный фильм про создание ИИ
    Опубликовано: 4 недели назад
  • ИИ - ЭТО ИЛЛЮЗИЯ ИНТЕЛЛЕКТА. Но что он такое и почему совершил революцию? 2 месяца назад
    ИИ - ЭТО ИЛЛЮЗИЯ ИНТЕЛЛЕКТА. Но что он такое и почему совершил революцию?
    Опубликовано: 2 месяца назад
  • Emeka Okoye: Exploring the Semantic Web with the Model Context Protocol | Episode 36 6 месяцев назад
    Emeka Okoye: Exploring the Semantic Web with the Model Context Protocol | Episode 36
    Опубликовано: 6 месяцев назад
  • Casey Hart: The Philosophical Foundations of Ontology Practice – Episode 38 5 месяцев назад
    Casey Hart: The Philosophical Foundations of Ontology Practice – Episode 38
    Опубликовано: 5 месяцев назад
  • От RAG к контекстной инженерии: как управлять знаниями LLM Трансляция закончилась 10 дней назад
    От RAG к контекстной инженерии: как управлять знаниями LLM
    Опубликовано: Трансляция закончилась 10 дней назад
  • Эти 9 Ловушек преподносят под видом Доброты - Это должен знать каждый! Еврейская мудрость 1 месяц назад
    Эти 9 Ловушек преподносят под видом Доброты - Это должен знать каждый! Еврейская мудрость
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Oleg Itskhoki for RASA. Science and Society in the “Narrow Corridor”: Economy, Power, and Knowledge 2 недели назад
    Oleg Itskhoki for RASA. Science and Society in the “Narrow Corridor”: Economy, Power, and Knowledge
    Опубликовано: 2 недели назад
  • Екатерина Шульман. Был ли авторитарный разворот заложен в Конституции 1993? / Лекция №5 2 недели назад
    Екатерина Шульман. Был ли авторитарный разворот заложен в Конституции 1993? / Лекция №5
    Опубликовано: 2 недели назад
  • Может ли у ИИ появиться сознание? — Семихатов, Анохин 1 месяц назад
    Может ли у ИИ появиться сознание? — Семихатов, Анохин
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • 🧪🧪🧪🧪Как увидеть гиперпространство (4-е измерение) 2 года назад
    🧪🧪🧪🧪Как увидеть гиперпространство (4-е измерение)
    Опубликовано: 2 года назад
  • Понимание GD&T 3 года назад
    Понимание GD&T
    Опубликовано: 3 года назад
  • Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение 8 лет назад
    Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение
    Опубликовано: 8 лет назад
  • Когнитивные искажения и ошибки восприятия. Лекция в Ереване. День 1 2 года назад
    Когнитивные искажения и ошибки восприятия. Лекция в Ереване. День 1
    Опубликовано: 2 года назад
  • Michael Iantosca: Managing Dynamic Content with Knowledge Graphs | Episode 16 1 год назад
    Michael Iantosca: Managing Dynamic Content with Knowledge Graphs | Episode 16
    Опубликовано: 1 год назад

Контактный email для правообладателей: u2beadvert@gmail.com © 2017 - 2026

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5