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全部课程 >人工智能  
知识图谱建模与应用
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邹老师
某人工智能技术公司创始人
 
时间地点:北京 11月21-22日;上海、 深圳根据报名开班
课程费用:5000元/人
 
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


    知识图谱是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合,并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、建立多学科融合的知识架构。它把复杂的知识领域通过数据挖掘、信息处理、知识计量和图形绘制而显示出来,揭示知识领域的动态发展规律,为学科研究提供切实的、有价值的参考。在信息爆炸的互联网时代,知识图谱对于海量信息转化为有用的知识,指导知识的应用,具有非常重要的作用。本课程讲解知识图谱的基本原理、相关技术和应用场景,结合实际案例讲解如何应用知识图谱构建有效的知识体系。

    培训目标:

    • 了解知识图谱基本概念
    • 学习知识表示与建模方法
    • 学习知识抽取方法
    • 学习知识融合与加工方法
    • 学习如何应用知识图谱构建有用的知识架构
    • 结合实际案例学习知识图谱的应用过程与技术
    培训对象:数据分析师、人工智能工程师、行业知识专家
    学员基础:了解数据分析和人工智能的基础知识
    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

    知识图谱基础—知识表示
    知识表示概述
    知识表示框架RDF、RDFS、OWL和OWL2
    典型知识库项目的知识表示和模型设计方法
    基于本体工具protégé的知识建模实战
    知识图谱核心技术:知识源数据的获取 结构化数据的获取
    非结构化数据的获取
    将mysql数据导出为图谱源数据
    股票吧信息爬取实战
    使用爬虫获取企业法人等信息
    获取企业风险知识图谱源数据

    知识图谱核心技术:知识抽取 知识抽取概述
    实体抽取技术:基于命名实体、基于关键词
    关系抽取技术
    事件抽取技术
    使用hanlp抽取法人名称、企业名称等信息
    使用TextRank算法完成知识抽取
    使用句法依存算法关系抽取
    基于模板完成事件抽取
    基于DeepDive关系抽取实战

    知识图谱核心技术:知识融合 知识融合概述
    实体统一
    实体消歧
    知识合并
    使用jieba完成公司名的实体统一
    使用tf-idf完成实体消歧
    基于Limes框架的实体关系链接发现实战

    知识图谱核心技术:知识存储 知识存储常用数据库
    图数据库neo4j
    neo4j的安装与部署
    neo4j实战操作
    使用neo4j工具导入知识图谱
    知识图谱核心技术:知识推理 知识推理方法概述
    本体构建
    知识推理
    基于Jena的知识推理实战

    时间序列分析与循环网络 时间序列分类
    时间序列模型
    循环神经网络RNN
    长短期记忆模型LSTM
    基于RNN的时间序列预测分析
    案例分析与实战

    行为识别与预测 行为识别概述
    单流网络
    双流网络
    基于CNN-LSTM方法的行为识别
    时空图卷积STGCN
    案例分析与实战

    案例分析 案例1:使用neo4j从零搭建汽车领域简单的知识图谱
    项目背景
    数据模型设计
    使用爬虫获取原始数据
    构建知识图谱
    展示知识图谱
    案例2:基于知识图谱的问答机器人
    项目背景
    项目架构
    基于检索与知识图谱相结合的功能模块
    基于句子相似度的功能模块
    项目展示
     
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