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        首頁 > 培訓(xùn)課程 > IT/技術(shù)培訓(xùn) > 知識圖譜構(gòu)建與應(yīng)用研修班7月線上班 更新時間:2022-07-06T09:56:50

        知識圖譜構(gòu)建與應(yīng)用研修班7月線上班
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        知識圖譜構(gòu)建與應(yīng)用研修班7月線上班 已截止報名

        課程時間: 2022-07-15 09:00至 2022-07-18 18:00結(jié)束

        課程地點: 線上活動 

        會議規(guī)模:58人

        主辦單位: 中國人工智能培訓(xùn)網(wǎng) 北京龍騰亞太教育咨詢有限公司

        行業(yè)熱銷熱門關(guān)注看了又看 換一換

              會議通知

              會議內(nèi)容 主辦方介紹


              知識圖譜構(gòu)建與應(yīng)用研修班7月線上班

              知識圖譜構(gòu)建與應(yīng)用研修班7月線上班宣傳圖

              知識圖譜Knowledge Graph構(gòu)建與應(yīng)用研修班線上課程的通知

              各有關(guān)單位:

              2017年7月,國務(wù)院發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》。2019年7月,在黨的“不忘初心,牢記使命”習(xí)近平主席主持的學(xué)習(xí)中明確提出“人工智能是引領(lǐng)這一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù),具有溢出帶動性很強(qiáng)的“頭雁”效應(yīng)?!?/p>

              《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》明確提出了“建立新一代人工智能關(guān)鍵共性技術(shù)體系”的重點任務(wù),特別強(qiáng)調(diào)了要解決“研究跨媒體統(tǒng)一表征、關(guān)聯(lián)理解與知識挖掘、知識圖譜構(gòu)建與學(xué)習(xí)、知識演化與推理、智能描述與生成等技術(shù),開發(fā)跨媒體分析推理引擎與驗證系統(tǒng)”的關(guān)鍵共性技術(shù)問題。

              為積極響應(yīng)科研及工作人員需求,根據(jù)《國務(wù)院關(guān)于推行終身職業(yè)技能培訓(xùn)制度的意見》提出的“緊跟新技術(shù)、新職業(yè)發(fā)展變化,建立職業(yè)分類動態(tài)調(diào)整機(jī)制,加快職業(yè)標(biāo)準(zhǔn)開發(fā)工作”要求,加快構(gòu)建與國際接軌、符合我國國情的現(xiàn)代職業(yè)分類體系,中國管理科學(xué)研究院現(xiàn)代教育研究所(http://www.zgyxdjy.com)聯(lián)合北京龍騰亞太教育咨詢有限公司特舉辦“知識圖譜Knowledge Graph構(gòu)建與應(yīng)用研修班”。

              主辦單位:中國管理科學(xué)研究院現(xiàn)代教育研究所

              承辦單位:北京龍騰亞太教育咨詢有限公司、北京龍騰智元信息技術(shù)有限公司

              注:發(fā)票由具體承辦單位開具。

              一、培訓(xùn)目標(biāo):

              本次課程安排緊密結(jié)合理論與實踐,深入淺出,循序漸進(jìn)。從基本概念講起,重點講解構(gòu)建方法和技術(shù)的轉(zhuǎn)化思路,幫助學(xué)員系統(tǒng)性的掌握知識圖譜的核心技術(shù)原理?;诎倏浦R進(jìn)行各項核心技術(shù)的實例訓(xùn)練,并結(jié)合數(shù)字圖書館、醫(yī)療、金融、電商、農(nóng)業(yè)、法律等行業(yè)應(yīng)用幫助學(xué)員快速積累知識圖譜工程項目經(jīng)驗。

              二、時間地點:2022年7月14日?—?2022年7月18日 ??北京同時線上直播

              ????????????????(14日發(fā)放上課材料,15日-18日上課)

              ?

              中國管理科學(xué)研究院現(xiàn)代教育研究所 ????????????北京龍騰亞太教育咨詢有限公司

              ? ? ? ? 二〇二二年六月二十八日? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 二〇二二年六月二十八日

              三、培訓(xùn)專家: ?

              培訓(xùn)專家來自清華大學(xué)、南京大學(xué)、北京理工大學(xué)的專家團(tuán)隊,擁有豐富的科研及工程技術(shù)經(jīng)驗,長期從事人工智能、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、知識圖譜、數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域的教學(xué)與研究工作。曾主持并參與多項國家自然科學(xué)基金、863重大專項和國家科技支撐項目。

              四、培訓(xùn)對象:

              各省市、自治區(qū)從事人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)、自然語言處理、語義搜索 、知識問答、數(shù)據(jù)挖掘、金融、醫(yī)療、電子商務(wù)等領(lǐng)域相關(guān)的企事業(yè)單位技術(shù)骨干、科研院所研究人員和大專院校相關(guān)專業(yè)教學(xué)人員及在校研究生等相關(guān)人員,以及知識圖譜廣大愛好者。

              五、費用標(biāo)準(zhǔn):

              A類:5680元/人,含報名費、培訓(xùn)費、資料費、證書費。

              1、培訓(xùn)費由組織培訓(xùn)班的施教機(jī)構(gòu)負(fù)責(zé)收取并提供培訓(xùn)發(fā)票。

              2、上課前一周匯款可享受9折優(yōu)惠,或報名5人以上可享受9折優(yōu)惠,兩個優(yōu)惠不同時享用。報名8人以上享受8.8折優(yōu)惠。

              3、參加線上培訓(xùn)學(xué)員均可享受視頻錄播回放權(quán)益,及本人再次免費參加線下學(xué)習(xí)權(quán)益。

              B類:另加2300元考取工業(yè)和信息化部人才交流中心高級《人工智能機(jī)器視覺應(yīng)用工程師》。

              六、頒發(fā)證書:

              參加培訓(xùn)并通過考核的學(xué)員,由中國管理科學(xué)研究院現(xiàn)代教育研究所頒發(fā)《知識圖譜構(gòu)建與應(yīng)用工程師》(高級)崗位認(rèn)證證書,可通過官方網(wǎng)站查詢,該證書可作為有關(guān)單位專業(yè)技術(shù)人員能力評價、考核和任職的重要依據(jù)。

              B類:參加相關(guān)培訓(xùn)并通過考核的學(xué)員,由工業(yè)和信息化部人才交流中心頒發(fā)《人工智能機(jī)器視覺應(yīng)用工程師》(高級)能力提升證書,可通過官方網(wǎng)站查詢。該證書直接納國家人才數(shù)據(jù)庫,可作為有關(guān)單位專業(yè)技術(shù)人員能力評價、考核和任職的重要依據(jù)。

              注:請學(xué)員將電子版彩照(大于20KB,紅藍(lán)底皆可)、身份證復(fù)印件和學(xué)歷證明復(fù)印件各一份?

              七、注意事項

              1、指定報名郵箱?

              2、報名成功后,會務(wù)組在上課前兩天發(fā)送上課所需的賬號、課件等材料。

              3、參會學(xué)員需自備電腦一臺,配置win10、64位系統(tǒng)、8G內(nèi)存、100G硬盤。

              附件1:具體課程安排

              一、知識圖譜概論

              1.1知識圖譜的起源和歷史

              1.2知識圖譜的發(fā)展史——從框架、本體論、語義網(wǎng)、鏈接數(shù)據(jù)到知識圖譜

              1.3知識圖譜的本質(zhì)和價值

              1.4知識圖譜VS傳統(tǒng)知識庫VS關(guān)系數(shù)據(jù)庫

              1.5經(jīng)典的知識圖譜

              1.5.1經(jīng)典的CYC, WordNnet, WikiData, DBpedia, YAGO, NELL等知識庫

              1.5.2行業(yè)知識圖譜:

              Google知識圖譜,微軟實體圖,阿里知識圖譜,醫(yī)學(xué)知識圖譜,基因知識圖譜等知識圖譜項目

              二、知識圖譜應(yīng)用

              2.1知識圖譜應(yīng)用場景

              2.2知識圖譜應(yīng)用簡介

              2.2.1知識圖譜在數(shù)字圖書館上的應(yīng)用 ??

              2.2.2知識圖譜在國防、情報、公安上的應(yīng)用

              2.2.3知識圖譜在金融上的應(yīng)用 ????????

              2.2.4知識圖譜在電子商務(wù)中的應(yīng)用

              2.2.5知識圖譜在農(nóng)業(yè)、醫(yī)學(xué)、法律等領(lǐng)域的應(yīng)用

              2.2.6知識圖譜在制造行業(yè)的應(yīng)用

              2.2.7知識圖譜在大數(shù)據(jù)融合中的應(yīng)用 ??

              2.2.8知識圖譜在人機(jī)交互(智能問答)中的應(yīng)用

              三、知識表示與知識建模

              3.1知識表示概念

              3.2 知識表示方法

              a.語義網(wǎng)絡(luò) b.產(chǎn)生式規(guī)則 c.框架系統(tǒng) d.描述邏輯 e.本體 f.RDF和RDFS

              g.OWL和OWL2 Fragments ??h.SPARQL查詢語言

              i.Json-LD、RDFa、HTML5 MicroData等新型知識表示

              3.3典型知識庫項目的知識表示

              3.4知識建模方法學(xué)

              3.5知識表示和知識建模實踐

              1.三國演義知識圖譜的表示和建模實踐案例

              2.學(xué)術(shù)知識圖譜等

              四、知識抽取與挖掘

              4.1知識抽取基本問題

              a.實體識別 b.關(guān)系抽取 c.事件抽取

              4.2數(shù)據(jù)采集和獲取

              4.3面向結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的知識抽取

              a.D2RQ ????b.R2RML

              4.4面向半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的知識抽取

              ??a.基于正則表達(dá)式的方法 ?b.基于包裝器的方法

              4.5.面向非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的知識抽取

              a.實體識別技術(shù)(基于規(guī)則、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、預(yù)訓(xùn)練等方法)

              b.關(guān)系抽取技術(shù)(基于模板、監(jiān)督、遠(yuǎn)程監(jiān)督、深度學(xué)習(xí)等方法)

              c.事件抽取技術(shù)(基于規(guī)則、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方法)

              4.6.知識挖掘

              a.實體消歧b.實體鏈接c.類型推斷 d.知識表示學(xué)習(xí)

              4.7知識抽取上機(jī)實踐

              A.面向半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的三國演義知識抽取

              B.面向文本的三國演義知識抽取

              C.人物關(guān)系抽取

              五、知識融合

              5.1知識融合背景

              5.2知識異構(gòu)原因分析

              5.3知識融合解決方案分析

              5.4.本體對齊基本流程和常用方法

              a.基于文本的匹配 b.基于圖結(jié)構(gòu)的匹配 c.基于外部知識庫的匹配

              e.不平衡本體匹配 d.跨語言本體匹配 ??f.弱信息本體匹配

              5.5實體匹配基本流程和常用方法

              ??a.基于相似度的實例匹配 ??b.基于規(guī)則或推理的實體匹配

              c.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的實例匹配 d.大規(guī)模知識圖譜的實例匹配

              (1)基于分塊的實例匹配

              (2)無需分塊的實例匹配

              (3)大規(guī)模實例匹配的分布式處理

              5.6 知識融合上機(jī)實踐

              1.百科知識融合 ?

              2.OAEI知識融合任務(wù)

              、存儲與檢索

              6.1.知識圖譜的存儲與檢索概述

              6.2.知識圖譜的存儲

              ??a.基于表結(jié)構(gòu)的存儲 ???????b.基于圖結(jié)構(gòu)的存儲

              6.3.知識圖譜的檢索

              a.關(guān)系數(shù)據(jù)庫查詢:SQL語言 ?b數(shù)據(jù)庫查詢:SPARQL語言 ??

              6.4.上機(jī)實踐案例:利用GraphDB完成知識圖譜的存儲與檢索

              、知識推理

              7.1.知識圖譜中的推理技術(shù)概述

              7.2.歸納推理:學(xué)習(xí)推理規(guī)則

              ??a.歸納邏輯程設(shè)計?b.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘 ?c.路徑排序算法

              上機(jī)實踐案例利用AMIE+算法完成Freebase數(shù)據(jù)上的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

              7.3.演繹推理:推理具體事實

              ? ?a.馬爾可夫邏輯網(wǎng) b.概率軟邏輯

              7.4.基于分布式表示的推理

              a.?TransE模型及其變種 ????????b.RESCAL模型及其變種

              c.(深度)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型介紹 ???d.表示學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練

              7.5.上機(jī)實踐案例:利用分布式知識表示技術(shù)完成Freebase上的鏈接預(yù)測

              、語義搜索

              8.1.語義搜索概述

              8.2.搜索關(guān)鍵技術(shù)

              a.索引技術(shù):倒排索引 ???

              b.排序算法:BM25及其擴(kuò)展

              8.3.知識圖譜搜索

              a.實體搜索

              b.關(guān)聯(lián)搜索

              8.4.知識可視化 ?a.摘要技術(shù)

              8.5.上機(jī)實踐案例:SPARQL搜索

              九、知識問答

              9.1.知識問答概述 ??????????????????????

              9.2.知識問答基本流程

              9.3.相關(guān)測試集:QALD、WebQuestions等

              9.4.知識問答關(guān)鍵技術(shù)

              ???a.基于模板的方法 ??

              ?b.語義解析

              ???c.基于深度學(xué)習(xí)的方法

              9.5.上機(jī)實踐案例:DeepQA、TemplateQ

              ?

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