2020人工智能-知識圖譜核心技術(shù)與應(yīng)用培訓(xùn)班（5月廣州班）
時(shí)間：2020-05-24 08:00 至 2020-05-27 18:00
地點(diǎn)：廣州
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首頁 > 培訓(xùn)課程 > IT/技術(shù)培訓(xùn) > 2020人工智能-知識圖譜核心技術(shù)與應(yīng)用培訓(xùn)班（5月廣州班） 更新時(shí)間：2020-04-30T16:08:05
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2020人工智能-知識圖譜核心技術(shù)與應(yīng)用培訓(xùn)班（5月廣州班） 已截止報(bào)名課程時(shí)間： 2020-05-24 08:00至 2020-05-27 18:00結(jié)束 課程地點(diǎn)： 廣州 詳細(xì)地址會前通知 周邊酒店預(yù)訂 主辦單位： 中國信息化人才培訓(xùn)中心 |
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會議介紹
會議內(nèi)容 主辦方介紹
2020人工智能-知識圖譜核心技術(shù)與應(yīng)用培訓(xùn)班（5月廣州班）宣傳圖
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地點(diǎn) |
上海 |
廣州 |
杭州 |
北京 |
深圳 |
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時(shí)間 |
4月26-29 |
5月24-27 |
07月26-29 |
9月27-30 |
12月22-25 |
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課程介紹
人工智能（AI）是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力，將深刻改變?nèi)祟惿鐣?，改變世界，對于?shí)現(xiàn)社會生產(chǎn)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(shù)的重要組成部分， 是AI分支符號主義在新時(shí)期主要的落地技術(shù)方式。它以其強(qiáng)大的語義處理能力和開放組織能力，為互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的知識化組織和智能應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。自2012年谷歌在提出知識圖譜概念以來，國內(nèi)外大規(guī)模知識圖譜的研究不斷深入，并廣泛應(yīng)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(jù)分析與決策等方面，應(yīng)用領(lǐng)域覆蓋金融、制造、政府、電信、電商、客服、零售、娛樂、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)、出版、保險(xiǎn)、知識服務(wù)、教育等行業(yè)。
為了貫徹落實(shí)國務(wù)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(shù)的應(yīng)用，中國信息化人才培訓(xùn)中心決定舉辦 “人工智能-知識圖譜核心技術(shù)與應(yīng)用培訓(xùn)班”。本次培訓(xùn)班由北京天博信通科技有限公司具體承辦，現(xiàn)將有關(guān)事宜通知如下：
培訓(xùn)方式
本培訓(xùn)班重視技術(shù)基礎(chǔ)，強(qiáng)調(diào)實(shí)際應(yīng)用，采用技術(shù)原理與實(shí)際應(yīng)用相結(jié)合的方式進(jìn)行教學(xué)。 通過展示教師的實(shí)際科研成果，講述人工智能與知識圖譜的技術(shù)原理與應(yīng)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(xué)員掌握知識圖譜基礎(chǔ)與專門知識，獲得較強(qiáng)的知識圖譜應(yīng)用系統(tǒng)的分析、設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)能力。
參加培訓(xùn)的學(xué)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(nèi)存、256G以上硬盤。
實(shí)驗(yàn)軟件為： 圖數(shù)據(jù)庫： neo4j 3.5社區(qū)版；
????深度學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境：Anaconda Anaconda 3-5.3（含Tensorflow與keras）。
培訓(xùn)對象
1、政府、企業(yè)、學(xué)校IT相關(guān)技術(shù)人員；高校相關(guān)專業(yè)碩士、博士研究生。
2、企業(yè)技術(shù)總監(jiān)及相關(guān)管理人員。
3、人工智能與知識圖譜系統(tǒng)架構(gòu)師、設(shè)計(jì)與編程人員。
4、對知識圖譜技術(shù)感興趣的其他人員。
頒發(fā)證書 ?
參加相關(guān)培訓(xùn)并通過考試的學(xué)員，可以獲得：
工業(yè)和信息化部全國網(wǎng)絡(luò)與信息技術(shù)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(shù)人員職業(yè)能力考核的證明，以及專業(yè)技術(shù)人員崗位聘用、任職、定級和晉升職務(wù)的重要依據(jù)。
注：請學(xué)員帶二寸彩照2張（背面注明姓名）、身份證復(fù)印件一張。
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中國信息化人才培訓(xùn)中心
天博信通-中國信息化人才培訓(xùn)中心率先在國內(nèi)開展高級軟件架構(gòu)等IT高端培訓(xùn)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(nèi)開展公開課培訓(xùn)的課程達(dá)十幾門，分別涵蓋、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、軟件架構(gòu)、軟件設(shè)計(jì)、高級UI設(shè)計(jì)、項(xiàng)目管理、質(zhì)量管理、需求工程、運(yùn)營管理等領(lǐng)域，也根據(jù)企事業(yè)單位的實(shí)用需求, 通過定制培訓(xùn)方案，培訓(xùn)后的技術(shù)服務(wù)，將企業(yè)單位的信息化投資的效益發(fā)揮到最高點(diǎn)。目前中心已經(jīng)與幾百家企事業(yè)單位建立了長期的培訓(xùn)合作關(guān)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(zhǔn)）
培訓(xùn)內(nèi)容
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(shù)問題 1.３ AI的主要學(xué)派 1.４ AI十大應(yīng)用案例 |
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(xiàng)目簡介 2.4 ?知識圖譜技術(shù)概述 2.5 ?知識圖譜典型應(yīng)用 | |
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(chǎn)生式系統(tǒng)表示法 3.1.3 語義網(wǎng)絡(luò)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 ?? | |
第二天 | 第四講 知識圖譜核心基礎(chǔ)技術(shù)（一） 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí) | 4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理 4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用舉例 4.3 深度學(xué)習(xí)概述 4.4主流深度學(xué)習(xí)框架 4.4.1 TesorFlow / Keras（安裝與運(yùn)行） 4.4.2 Caffe 4.5 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN） 4.5.1 ?CNN簡介 4.5.2 ?CNN關(guān)鍵技術(shù): 局部感知、卷積、池化、CNN訓(xùn)練 4.5.3 典型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 4.5.4 深度殘差網(wǎng)絡(luò) 4.5.5 案例：利用CNN進(jìn)行時(shí)裝識別 4.5.6 案例：利用CNN進(jìn)行手寫數(shù)字識別 上機(jī)實(shí)踐：基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手寫體數(shù)字識別 |
第五講 知識圖譜核心基礎(chǔ)技術(shù)（二） ?基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理 | 5.1 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）概述 5.2 ?基本RNN ? 5.3 ?長短時(shí)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(shí)現(xiàn) ??上機(jī)實(shí)踐：基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的情感識別 | |
?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(shí)體識別方法 6.1.2 ?關(guān)系抽取方法 6.1.3 ?事件抽取方法 6.2 面向結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的知識抽取 6.2.1 D2RQ ???? 6.2.2 R2RML 6.3 ?面向半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的知識抽取 ??6.3.1 基于正則表達(dá)式的方法 ? 6.3.2 基于包裝器的方法 6.4. 面向非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的知識抽取 ?6.4.1 基于規(guī)則的實(shí)體識別 6.4.3 基于模板的關(guān)系抽取 6.5.1實(shí)體消歧 6.5.2 實(shí)體鏈接 6.6 ?知識融合 6.6.1 框架匹配 |
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(jié)構(gòu)的存儲 7.4 屬性圖數(shù)據(jù)庫 NEO4J 7.5 知識圖譜的檢索 上機(jī)實(shí)踐：利用NEO4J進(jìn)行知識圖譜存儲與檢索 | |
第八講 知識圖譜案例 | 8.1 金融風(fēng)險(xiǎn)防范知識圖譜構(gòu)建 8.2 知識問答系統(tǒng)構(gòu)建 ?? |
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會議嘉賓
（最終出席嘉賓以會議現(xiàn)場為準(zhǔn)）
主講教授??
張老師，博士畢業(yè)于西安交通大學(xué)，現(xiàn)為某大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院2級教授，博士生導(dǎo)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(jì)算機(jī)學(xué)會服務(wù)計(jì)算專委會委員、信息系統(tǒng)專委會委員，計(jì)算機(jī)學(xué)院副院長、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)科帶頭人。主持完成科研項(xiàng)目30項(xiàng)（其中國家863課題6項(xiàng)）；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(chǔ)》(電子工業(yè)出版社，2000年) 。曾獲省部級科技進(jìn)步獎8項(xiàng)，其中“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)及其應(yīng)用”獲機(jī)械工業(yè)部科技進(jìn)步三等獎（1996）。累計(jì)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(wǎng)方面的教學(xué)與研究，進(jìn)行過多個實(shí)用人工智能系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)與信息系統(tǒng)的規(guī)劃、設(shè)計(jì)與開發(fā)。2010年以來，主要從事人工智能、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)方面的研究與教學(xué)。
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參會指南
會議門票
| 票種名稱 | 價(jià)格 | 原價(jià) | 票價(jià)說明 |
| 會務(wù)費(fèi) | ￥7800 | ￥7800 | ??培訓(xùn)費(fèi) 7800元/人（含培訓(xùn)、教材、午餐、場地、證書、學(xué)習(xí)用品費(fèi)等）。 需要住宿學(xué)員請?zhí)崆巴ㄖ?，可統(tǒng)一安排，費(fèi)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(rèn)參會信息后，再安排出行與住宿。
退款規(guī)則:
活動各項(xiàng)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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