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師資：
司老師 清華大學博士，人工智能方面專家，在意大利舉辦的國際在線指紋識別競賽中獲得冠軍，在機器學習和模式識別領域期刊IEEE TPAMI等期刊發表多篇論文，擁有5個中國專利和1個美國專利，是人工智能、深度學習、機器學習、自然語言處理、知識圖譜方面的實戰派專家。
培訓內容：
第一講 知識圖譜基本概念
1.1 知識圖譜的發展歷史
1.2 什么是知識圖譜
1.3 知識圖譜的表示形式
1.4 知識圖譜的數據結構
1.5 知識圖譜的構建過程
1.6 知識圖譜的應用場景
第二講 數據獲取
2.1 原始數據類型
2.*.1 結構化數據
2.*.2 半結構化數據
2.*.3 非結構化數據
2.2 知識建模
2.3 知識存儲
第三講 信息抽取
3.1 實體抽取
3.*.1 面向單一領域
3.*.2 面向開放域
3.2 關系抽取
3.*.1 模式匹配
3.*.2 統計機器學習方法
3.3 屬性抽取
3.*.1 基于規則和啟發式算法
3.*.2 采用數據挖掘方法
第四講 知識融合
4.1為什么要進行知識融合
4.2實體鏈接
4.2.1實體鏈接的概念
4.*.2實體消歧
4.*.3共指消解
4.3 知識合并
4.*.1合并外部知識庫
4.*.2合并關系數據庫
第五講 知識加工
5.1 知識加工的概念及關鍵技術
5.2本體構建
5.3知識推理
5.4質量評估
第六講 知識更新
6.1知識更新的內容
6.2知識更新的方式
第七講 知識圖譜的應用
7.1 知識圖譜的可視化
7.2應用場景探索
7.1.1 語義搜索
7.1.2 智能推薦
7.1.3 私人助理
7.*.4 問答系統
第八講 問題與挑戰
8.1知識圖譜構建過程中的難點
8.2如何更好地進行知識表達、知識存儲和查詢
海淀校區
中關村958樓
北京中科院計算所培訓學校
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