2019知識圖譜核心技術與應用培訓班（10月上海班）
時間：2019-10-25 08:00 至 2019-10-28 18:00
地點：上海
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首頁 > 商務會議 > IT互聯(lián)網會議 > 2019知識圖譜核心技術與應用培訓班（10月上海班） 更新時間：2019-09-23T14:27:03
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2019知識圖譜核心技術與應用培訓班（10月上海班） 已截止報名會議時間： 2019-10-25 08:00至 2019-10-28 18:00結束 主辦單位： 中國信息化人才培訓中心 |
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會議介紹
課程內容 主辦方介紹
2019知識圖譜核心技術與應用培訓班（10月上海班）宣傳圖
一、課程介紹
人工智能（AI）是新一輪科技革命和產業(yè)變革的核心驅動力，將深刻改變人類社會生活，改變世界，對于實現(xiàn)社會生產力新躍升，提高綜合國力和國際競爭力具有重要意義。知識圖譜是人工智能技術的重要組成部分， 是AI分支符號主義在新時期主要的落地技術方式。它以其強大的語義處理能力和開放組織能力，為互聯(lián)網時代的知識化組織和智能應用奠定了基礎。自2012年谷歌在提出知識圖譜概念以來，國內外大規(guī)模知識圖譜的研究不斷深入，并廣泛應用于知識融合、語義搜索和推薦、問答和對話系統(tǒng)、大數(shù)據分析與決策等方面，應用領域覆蓋金融、制造、政府、電信、電商、客服、零售、娛樂、醫(yī)療、農業(yè)、出版、保險、知識服務、教育等行業(yè)。
為了貫徹落實國務院印發(fā)的“新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃”精神，推廣人工智能與知識圖譜技術的應用，中國信息化人才培訓中心決定舉辦 “知識圖譜核心技術與應用培訓班”。本次培訓班由北京天博信通科技有限公司具體承辦，現(xiàn)將有關事宜通知如下：
二、培訓時間與地點
2019年10月25日-10月28日 上海 （25日報到）
三、培訓方式
本培訓班重視技術基礎，強調實際應用，采用技術原理與實際應用相結合的方式進行教學。 通過展示教師的實際科研成果，講述人工智能與知識圖譜的技術原理與應用系統(tǒng)開發(fā)方法、知識圖譜系統(tǒng)開發(fā)工具使用方法。使學員掌握知識圖譜基礎與專門知識，獲得較強的知識圖譜應用系統(tǒng)的分析、設計、實現(xiàn)能力。
參加培訓的學員需帶筆記本電腦，配置為： Windows 10（或windows 7）操作系統(tǒng)、jdk-8u191-windows-x64、8G以上內存、256G以上硬盤。
實驗軟件為： 圖數(shù)據庫： neo4j 3.5社區(qū)版；
????深度學習開發(fā)環(huán)境：Anaconda Anaconda 3-5.3（含Tensorflow與keras）。
四、培訓對象
1、政府、企業(yè)、學校IT相關技術人員；高校相關專業(yè)碩士、博士研究生。
2、企業(yè)技術總監(jiān)及相關管理人員。
3、人工智能與知識圖譜系統(tǒng)架構師、設計與編程人員。
4、對知識圖譜技術感興趣的其他人員。
頒發(fā)證書 ?
參加相關培訓并通過考試的學員，可以獲得：
工業(yè)和信息化部全國網絡與信息技術考試管理中心頒發(fā)的《人工智能職業(yè)技能證書》（等級高級）。該證書可作為專業(yè)技術人員職業(yè)能力考核的證明，以及專業(yè)技術人員崗位聘用、任職、定級和晉升職務的重要依據。
注：請學員帶二寸彩照2張（背面注明姓名）、身份證復印件一張。
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中國信息化人才培訓中心
天博信通-中國信息化人才培訓中心率先在國內開展高級軟件架構等IT高端培訓的公開課。多年來持續(xù)不斷的投入精力創(chuàng)新課程體系，至今已在國內開展公開課培訓的課程達十幾門，分別涵蓋、云計算、大數(shù)據、軟件架構、軟件設計、高級UI設計、項目管理、質量管理、需求工程、運營管理等領域，也根據企事業(yè)單位的實用需求, 通過定制培訓方案，培訓后的技術服務，將企業(yè)單位的信息化投資的效益發(fā)揮到最高點。目前中心已經與幾百家企事業(yè)單位建立了長期的培訓合作關系, 深得用戶信賴和好評。
會議日程
（最終日程以會議現(xiàn)場為準）
培訓內容
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第一天 |
第一講 人工智能概述 |
1.1 人工智能（AI）概念 1.２ AI研究的主要技術問題 1.３ AI的主要學派 1.４ AI十大應用案例 |
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第二講 知識圖譜概述 |
2.1 ?知識圖譜（KG）概念 2.2 ?知識圖譜的起源與發(fā)展 2.3 ?典型知識圖譜項目簡介 2.4 ?知識圖譜技術概述 2.5 ?知識圖譜典型應用 |
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第三講 知識表示 |
3.1 基于符號主義的知識表示概述 3.1.1 謂詞邏輯表示法 3.1.2 產生式系統(tǒng)表示法 3.1.3 語義網絡表示法 3.2 知識圖譜的知識表示 3.2.1 本體論概念 3.2.2 ?RDF和RDFS 3.2.3. OWL和OWL2 ?? 3.3.4 ?Json與Json-LD 3.3.5 ?RDFa、HTML5 、MicroData ??3.3.6 ?SPARQL查詢語言 ?? |
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第二天 |
第四講 知識圖譜核心基礎技術（一） 神經網絡與深度學習 |
4.1 神經網絡基本原理 4.2 神經網絡應用舉例 4.3 深度學習概述 4.4主流深度學習框架 4.4.1 TesorFlow / Keras（安裝與運行） 4.4.2 Caffe 4.5 卷積神經網絡（CNN） 4.5.1 ?CNN簡介 4.5.2 ?CNN關鍵技術: 局部感知、卷積、池化、CNN訓練 4.5.3 典型卷積神經網絡結構 4.5.4 深度殘差網絡 4.5.5 案例：利用CNN進行時裝識別 4.5.6 案例：利用CNN進行手寫數(shù)字識別 上機實踐：基于卷積神經網絡的手寫體數(shù)字識別 |
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第五講 知識圖譜核心基礎技術（二） ?基于深度學習的自然語言處理 |
5.1 循環(huán)神經網絡（RNN）概述 5.2 ?基本RNN ? 5.3 ?長短時記憶模型(LSTM) 5.4 ?門控循環(huán)單元（GRU） 5.5 ?基于TensorFlow的自然語言處理 ???5.5.2 自然語言處理處理概述 ???5.5.1 文本向量化（vectorize） ???5.5.1.1 one-hot編碼 ???5.5.1.2詞嵌入（word embedding）概念 ???5.5.1.3詞嵌入（word embedding）主要算法 ???5.5.1.4 TensorFlow/Keras的嵌入層實現(xiàn) ??上機實踐：基于循環(huán)神經網絡的情感識別 |
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?第三天 |
第六講 ?知識抽取與融合 |
6.1 ?知識抽取基本方法 6.1.1 ?實體識別方法 6.1.2 ?關系抽取方法 6.1.3 ?事件抽取方法 6.2 面向結構化數(shù)據的知識抽取 6.2.1 D2RQ ???? 6.2.2 R2RML 6.3 ?面向半結構化數(shù)據的知識抽取 ??6.3.1 基于正則表達式的方法 ? 6.3.2 基于包裝器的方法 6.4. 面向非結構化數(shù)據的知識抽取 ?6.4.1 基于規(guī)則的實體識別 6.4.3 基于模板的關系抽取 6.5.1實體消歧 6.5.2 實體鏈接 6.6 ?知識融合 6.6.1 框架匹配 |
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第七講 存儲與檢索 |
7.1 知識圖譜的存儲與檢索簡介 7.2 知識圖譜的存儲 ??7.2.1 ?基于表結構的存儲 7.4 屬性圖數(shù)據庫 NEO4J 7.5 知識圖譜的檢索 上機實踐：利用NEO4J進行知識圖譜存儲與檢索 |
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第八講 知識圖譜案例 |
8.1 金融風險防范知識圖譜構建 8.2 知識問答系統(tǒng)構建 ?? |
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會議嘉賓
（最終出席嘉賓以會議現(xiàn)場為準）
主講教授??
張老師，博士畢業(yè)于西安交通大學，現(xiàn)為某大學計算機學院2級教授，博士生導師，陜西省XXX專家組專家。曾任陜西省信息化專家組專家、陜西省制造業(yè)信息化專家組專家、中國計算機學會服務計算專委會委員、信息系統(tǒng)專委會委員，計算機學院副院長、計算機科學與技術學科帶頭人。主持完成科研項目30項（其中國家863課題6項）；參編出版教材5部。作為第二作者參編了國家95規(guī)劃教材《人工智能基礎》(電子工業(yè)出版社，2000年) 。曾獲省部級科技進步獎8項，其中“神經網絡專家系統(tǒng)及其應用”獲機械工業(yè)部科技進步三等獎（1996）。累計培養(yǎng)已畢業(yè)博士研究生24人，碩士研究生132人。
1985年以來，主要從事人工智能、因特信息網方面的教學與研究，進行過多個實用人工智能系統(tǒng)、網絡與信息系統(tǒng)的規(guī)劃、設計與開發(fā)。2010年以來，主要從事人工智能、云計算、大數(shù)據與深度學習方面的研究與教學。
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參會指南
課程費用
培訓費 7800元/人（含培訓、教材、午餐、場地、證書、學習用品費等）。
需要住宿學員請?zhí)崆巴ㄖ?，可統(tǒng)一安排，費用自理。
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溫馨提示
酒店與住宿:
為防止極端情況下活動延期或取消，建議“異地客戶”與活動家客服確認參會信息后，再安排出行與住宿。
退款規(guī)則:
活動各項資源需提前采購，購票后不支持退款，可以換人參加。
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