具有多年丰富实际开发与教学经验兼备的优秀专职教师队伍、咨询专家
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师资:
司老师 清华大学博士,人工智能方面专家,在意大利举办的国际在线指纹识别竞赛中获得冠军,在机器学习和模式识别领域期刊IEEE TPAMI等期刊发表多篇论文,拥有5个中国专利和1个美国专利,是人工智能、深度学习、机器学习、自然语言处理、知识图谱方面的实战派专家。
培训内容:
第一讲 知识图谱基本概念
1.1 知识图谱的发展历史
1.2 什么是知识图谱
1.3 知识图谱的表示形式
1.4 知识图谱的数据结构
1.5 知识图谱的构建过程
1.6 知识图谱的应用场景
第二讲 数据获取
2.1 原始数据类型
2.*.1 结构化数据
2.*.2 半结构化数据
2.*.3 非结构化数据
2.2 知识建模
2.3 知识存储
第三讲 信息抽取
3.1 实体抽取
3.*.1 面向单一领域
3.*.2 面向开放域
3.2 关系抽取
3.*.1 模式匹配
3.*.2 统计机器学习方法
3.3 属性抽取
3.*.1 基于规则和启发式算法
3.*.2 采用数据挖掘方法
第四讲 知识融合
4.1为什么要进行知识融合
4.2实体链接
4.2.1实体链接的概念
4.*.2实体消歧
4.*.3共指消解
4.3 知识合并
4.*.1合并外部知识库
4.*.2合并关系数据库
第五讲 知识加工
5.1 知识加工的概念及关键技术
5.2本体构建
5.3知识推理
5.4质量评估
第六讲 知识更新
6.1知识更新的内容
6.2知识更新的方式
第七讲 知识图谱的应用
7.1 知识图谱的可视化
7.2应用场景探索
7.1.1 语义搜索
7.1.2 智能推荐
7.1.3 私人助理
7.*.4 问答系统
第八讲 问题与挑战
8.1知识图谱构建过程中的难点
8.2如何更好地进行知识表达、知识存储和查询
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