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知识图谱

  • 课程时间:6月22日-6月23日
  • 主讲老师:司老师
  • 公开课费用:线下:5900; 线上:4700
  • 课程地点:全国

知识图谱(Knowledge Graph),是计算机实现智能的基础。随着移动互联网的发展,万物互联成为了可能,互联所产生的数据在爆发式地增长,这些数据可以作为分析关系的有效原料。个体之间的关系分析成为我们需要深入研究的很重要的一部分。

知识图谱之于计算机,就好比知识之于人类。人类天生擅长将信息进行分类、关联,但并不擅长记忆、处理海量碎片化的信息,但计算机可以。当前越来越多的企业开始致力于构建知识图谱,目前在国内,金融、法律、医疗、智能客服、安防等行业都已经有了致力于该领域知识图谱构建的团队与公司。本次培训将从知识图谱的基础,深入到知识图谱的应用,深入浅出。使用案例开发教学,让学员逐步掌握知识图谱的开发方法与使用。

 

培训目的

    1、熟悉的知识图谱的基本原理与应用

    2、熟悉知识图谱的基本应用开发方法

    3、掌握常见的知识图谱应用

    4、熟悉常见的知识图谱问题的解决方案

 

证书

培训结束,颁发中科院计算所职业培训中心“知识图谱”结业证书。

 

 

本课程有企业内训形式,授课老师、课程内容、教学方式均依据企业的培训需求灵活设置。

 

本网站内容包括并不限于课程介绍、课程大纲、上课照片、老师介绍等等资料及信息,未经允许不得抄袭和转载。

培训对象

1、CEO,CIO等技术管理层,有计划构建自己知识图谱的团队的管理者

2、大数据、人工智能行业从业者

3、公司架构师,算法研发工程师,数据分析师等对知识图谱感兴趣的人士

4、对知识图谱的有学习兴趣的人士

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

2.1.1 结构化数据

2.1.2 半结构化数据

2.1.3 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

    3.1.1 面向单一领域

    3.1.2 面向开放域

3.2 关系抽取

3.2.1 模式匹配

3.2.2 统计机器学习方法

3.3 属性抽取

3.3.1 基于规则和启发式算法

3.3.2 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

4.2.2实体消歧

4.2.3共指消解

       4.3 知识合并

4.3.1合并外部知识库

4.3.2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

    7.1.4 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

汇款、微信转帐

 

汇款信息:

单位名称:北京市海淀区中科院计算所职业技能培训学校

开户行:工行海淀西区支行

账号:0200 0045 1920 0043 667

开户银行代码:1021 0000 0458

 

微信转账:

    步骤一:打开微信,扫描二微码付款时,点击打开微信右下角里的“发现”,在列表界面有一个“扫一扫”选项,点击打开“扫一扫”(如下图):

    步骤二:点击打开“扫一扫”后,会出现一个扫描框,将中科院计算所培训中心二维码/条码放入框内,即可自动扫描,并显示支付信息,输入付款金额。

                                                                                                        

    (中科院计算所培训中心二维码)

 

    步骤三:点击 “添加付款备注”,填写付款人姓名和单位全称,所有信息核对无误后,点击“确认付款”,完成支付。

 

                

 

  • 注意:步骤三是为了尽快确认您的培训费用是否到帐,方便为您查帐,所以一定要把付款人姓名和单位名称填写完整,如果姓名和单位名称超过20个汉字,单位名称可以填写简称。

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