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人工智能知识图谱视频教程 从基础理论到项目实战

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人工智能知识图谱从基础理论到项目案例实战课程视频教程下载。


本课程从实战出发,围绕知识表示、知识抽取、语义搜索、知识问答


知识推理、知识融合等系统性介绍知识图谱相关的实战技术


使得学员具备研发知识图谱相关应用的基础能力。


结合医疗、金融、电商等实际应用场景,介绍知识图谱各个技术点的实际应用落地方式


使得学员具备结合自身背景开展知识图谱技术实践的应用能力。


人工智能知识图谱视频教程 从基础理论到项目实战 大纲:


第一课:知识图谱概论  

1、知识图谱的起源和历史

2、典型知识库项目简介

3、知识图谱应用简介

4、本次课程覆盖的主要范围:


知识表示与建模、知识抽取与挖掘、知识存储、知识融合


知识推理、语义搜索、知识问答和行业知识图谱应用剖析等内容。


第二课:知识表示与知识建模 

1、早期知识表示简介

2、基于语义网的知识表示框架

    a、RDF和RDFS

    b、OWL和OWL2 Fragments

    c、SPARQL查询语言

    d、Json-LD、RDFa、HTML5 MicroData等新型知识表示

3、典型知识库项目的知识表示

4、基于本体工具(Protege)的知识建模最佳实践


第三课:知识抽取与挖掘I


1、知识抽取任务定义和相关比赛:实体识别、关系抽取和事件抽取

2、面向结构化数据(关系数据库)的知识抽取

包括D2RQ和R2RML等转换与映射规范与技术介绍

3、面向半结构化数据(Web tables, 百科站点等)的知识抽取

    a、基于正则表达式的方法

    b、Bootstrapping和Wrapper Induction介绍

4、实践展示:基于百科数据的知识抽取


第四课:知识抽取与挖掘II

1、面向非结构化数据(文本)的知识抽取

    a、基于本体的知识抽取,包括NELL和DeepDive系统介绍

    b、开放知识抽取,包括TextRunner、Reverb和OLLIE等系统介绍

2、知识挖掘

    a、知识内容挖掘:实体消歧与链接

    b、知识结构挖掘:关联规则挖掘与社区发现

    c、知识表示学习与链接预测,包括TransE和PRA等算法介绍


第五课:知识存储

1、基于关系数据库的存储设计,包括各种表设计和索引建立策略

2、基于RDF的图数据库介绍

    a、开源数据库介绍:Apache Jena、Sesame、gStore、RDF-3X等

    b、商业数据库介绍:Virtuoso、AllegroGraph、BlazeGraph等

3、原生图数据库介绍,包括Neo4j、OrientDB、Titan和Cayley等

4、实践展示:使用Apache Jena存储百科知识,并使用Fuseki构建图谱查询服务


第六课:知识融合

1、知识融合任务定义和相关竞赛:本体对齐和实体匹配

2、本体对齐基本流程和常用方法

    a、基于Linguistic的匹配

    b、基于图结构的匹配

    c、基于外部知识库的匹配

3、实体匹配基本流程和常用方法

    a、基于分块的多阶段匹配

    b、基于规则(配置或通过学习)的实体匹配

4、知识融合工具介绍:包括Falcon-AO、Silk、PARIS、DEDUPE、LIMES和KnowledgeVault

5、实践展示:使用Falcon-AO融合百度百科与维基百科中的知识


第七课:知识推理

1、本体知识推理简介与任务分类,包括概念可满足性、概念包含、实例分类和一致性检测等

2、本体推理方法与工具介绍

    a、基于Tableaux运算的方法:Fact++、Racer、Pellet和Hermit等

    b、基于一阶查询重写的方法:Ontology-based Data Access的Ontop等

    c、基于产生式规则的方法(如Rete):Jena、Sesame和OWLIM等

    d、基于逻辑编程(如Datalog)改写的方法:KAON2和RDFox等

3、实践展示:使用Jena完成百科知识上的上下位推理、缺失类别补全和一致性检测等


第八课:语义搜索

1、语义搜索概述,包括Knowledge Card、Rich Snippet、Facebook Graph Search等

2、基于语义标注的网页搜索

    a、Web Data Commons项目介绍

    b、排序算法介绍,扩展BM25

3、基于图谱的知识搜索

    a、本体搜索(ontology lookup)

    b、探索式知识检索,包括查询构造、结果排序和分面(facets)推荐

4、知识可视化,包括本体、查询、结果等的展现方式和可视化分析

5、实践展示:使用ElasticSearch实现百科数据的语义搜索


第九课:知识问答I

1、知识问答概述和相关数据集(QALD和WebQuestions)

2、知识问答基本流程

3、知识问答主流方法介绍

    a、基于模板的方法,包括模板定义、模板生成和模板匹配等步骤

    b、基于语义解析的方法,包括资源映射,逻辑表达式候选生成与排序等

    c、基于深度学习的方法


第十课:知识问答II

1、IBM Watson问答系统及核心组件详细解读

    a、问句理解

    b、候选答案生成

    c、基于证据的答案排序

2、实践展示:面向百科知识的问答baseline实现


第十一课:行业知识图谱应用

1、行业知识图谱特点

2、行业知识图谱应用,包括金融、医疗、数字图书馆等领域应用

3、行业知识图谱构建与应用的挑战

4、行业知识图谱生命周期定义和关键组件


课程简介:

本次的知识图谱课程主要包括三大部分:

1、知识图谱的工程方法论。

指导学员了解并掌握知识图谱的基本概念和发展历史,梳理清知识图谱的技术体系

掌握知识图谱的核心技术原理,建立知识图谱工程的方法论思维。

2、知识图谱的实战技术。

从实战出发,围绕知识表示、知识抽取、语义搜索、知识问答、知识推理、知识融合等

系统性介绍知识图谱相关的实战技术,使得学员具备研发知识图谱相关应用的基础能力。

3、知识图谱的典型应用。

结合医疗、金融、电商等实际应用场景,介绍知识图谱各个技术点的实际应用落地方式

使得学员具备结合自身背景开展知识图谱技术实践的应用能力。


面向人群:

1、希望学习知识图谱的学生;

2、希望了解知识图谱实战技术的IT从业人员;

3、未来希望成为知识图谱工程师的求职者;

4、想在知识图谱方向进行深入研究者。


学习收益:

通过本课程的学习,学员将会收获:

1、帮助学员系统性的掌握知识图谱的核心技术原理

结合近期研究成果,学习从基本概念到各个先进算法和技术的转化思路

2、了解国内外典型的开源知识库数据及技术资源

3、实践与理论结合,培养学员面对工程及学术问题的思考解决能力

4、基于百科知识进行各项核心技术的实例训练

并结合医疗、金融、电商等行业应用帮助学员快速积累知识图谱工程项目经验

5、对有志于从事知识问答工作或学术研究的学员,提供IBM Watson系统实现原理的讲解与指导


  • 交易规则

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发货方式


1、自动:在上方保障服务中标有自动发货的商品,拍下后,将会自动收到来自卖家的商品获取(下载)链接;

2、手动:未标有自动发货的的商品,拍下后,卖家会收到邮件、短信提醒,也可通过QQ或订单中的电话联系对方。


交易周期


1、源码默认交易周期:自动发货商品为1天,手动发货商品为3天,买家有1次额外延长3天交易周期的权利;

2、若上述交易周期双方依然无法完成交易,任意一方可发起追加周期(1~60天)的请求,对方同意即可延长。


退款说明


1、描述:源码描述(含标题)与实际源码不一致的(例:描述PHP实际为ASP、描述的功能实际缺少、版本不符等);

2、演示:有演示站时,与实际源码小于95%一致的(但描述中有"不保证完全一样、有变化的可能性"类似显著声明的除外);

3、发货:手动发货源码,在卖家未发货前,已申请退款的;

4、安装:免费提供安装服务的源码但卖家不履行的;

5、收费:额外收取其他费用的(但描述中有显著声明或双方交易前有商定的除外);

6、其他:如质量方面的硬性常规问题等。

注:经核实符合上述任一,均支持退款,但卖家予以积极解决问题则除外。


注意事项


1、荆楚虚拟会对双方交易的过程及交易商品的快照进行永久存档,以确保交易的真实、有效、安全!

2、荆楚虚拟无法对如“永久包更新”、“永久技术支持”等类似交易之后的商家承诺做担保,请买家自行鉴别;

3、在源码同时有网站演示与图片演示,且站演与图演不一致时,默认按图演作为纠纷评判依据(特别声明或有商定除外);

4、在没有"无任何正当退款依据"的前提下,商品写有"一旦售出,概不支持退款"等类似的声明,视为无效声明;

5、在未拍下前,双方在QQ上所商定的交易内容,亦可成为纠纷评判依据(商定与描述冲突时,商定为准);

5、因聊天记录可作为纠纷评判依据,故双方联系时,只与对方在荆楚虚拟上所留的QQ、手机号沟通,以防对方不承认自我承诺。

7、虽然交易产生纠纷的几率很小,但一定要保留如聊天记录、手机短信等这样的重要信息,以防产生纠纷时便于荆楚虚拟介入快速处理。


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