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深度学习与知识图谱最佳实战
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刘老师
拥有着10多年软件研发经验
 
时间地点:北京现场+直播:4月27-28日; 深圳、上海根据报名开班
课程费用:5000元/人
报公开课  
企业内训:可以根据企业需求,定制内训,详见 内训学习手册


认证方式:
培训前了解能力模型。
培训后进行能力评测:
  • 在线考试
  • 能力分析,给出学习建议
  • 合格者颁发证书,作为职业技能资格证明


    本课程让学员了解TensorFlow的使用,重点讲解了从零开始搭建神经网络,并且通过神经网络进行调优、保存、可视化展示完成了构建神经网络的闭环。介绍目前比较热门的知识图谱技术,设计到了语义模型搭建、图数据库的存储以及如何通过AIML来构建属于自己的知识图谱。

    培训目标:

    • 熟悉所学模型的应用场景
    • 掌握基于神经网络的物体识别实现
    • 学会使用流行的知识表示层框架
    • 学会使用Neo4j图数据库的常见操作
    • 掌握模型测试、分析流程掌握个种算法的优劣评价标准与调优策略。
    培训对象:想了解神经网络和知识图谱的开发人员
    学员基础:已掌握Numpy、Pandas科学库、最好有机器学习开发经验
    授课方式:定制课程 + 案例讲解 + 小组讨论,60%案例讲解,40%实践演练

    培训内容:2天

    TensorFlow 快速入门 1. 深度学习与机器学习区别介绍
    2. 张量、变量、常见操作快速入门
    3. 神经网络演示与感知器原理分析
    4. TensorFlow流程图与可视化
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    采用Keras重构DNN物体识别 1. 采用可视化图片显示识别结果
    2. DNN优缺点与注意事项
    3. Keras框架介绍
    4. 采用Keras重构DNN物体识别
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    2. 知识图谱典型应用
    3. 知识表示框架RDF、RDFS、OWL等介绍
    4. 基于本地的知识建模实战
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    2. 图数据库neo4j的安全与部署
    3. Neo4j、CQL操作基础
    4. 使用neo4j工具导入知识图谱数据
    知识图谱应用实践 1. 人工智能标记语言AIML
    2. 语义关系与本体对象设计
    3. Neo4j和AIML的集成
    4. 智能问答语料库与系统实现
       
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