【快班】知识图谱实战
人工智能
7周
30人
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- tigerfish
知识图谱是近来非常红火的技术，融合网络爬虫，自然语言处理，机器学习，深度学习，图数据库，复杂网络分析等多种热门技术于一身，技术含量密集，在构造语义搜索，问答平台，高智能的人机界面等企业感兴趣的产品方面，价值显而易见，迅速蹿红为当前热点概念。
学习知识图谱，现在市面上极其缺乏能提现当前技术聚焦点的参考书，只有一些关于“语义网”“知识库”的老旧书籍借着知识图谱的热潮在清库存。这些书大多苦涩难懂，堆砌大量繁复的概念名词术语以掩饰其具体技术内涵的苍白，所关注的焦点也早已过时。行外人不明觉厉，越看越糊涂。本课程通过实战构造有价值的知识图谱，用数据，代码，具体的算法，落地的产品，多方位全面揭示知识图谱的各个方面，使学习者能快速上手，打造自己的知识图谱产品，并复制到一系列典型场景中。同时，精选一大批最前沿的研究资料，使学习者可以循路径入宝山，满载而归。
本课程是炼数成金关于“知识图谱”的系列课程中的第一门。之后将视情况安排《知识图谱设计》等高端课程，产品课程《基于知识图谱的问答机器人实战》等，及将知识图谱应用于具体行业，像金融，医疗，教育等领域的课程。
- 第1课 知识图谱概述，知识图谱是“新瓶装旧酒”吗？
- 1-1 知识图谱涉及的IT技术
- 1-2 算法与困难
- 1-3 知识图谱与自然语言处理
- 1-4 深度学习等人工智能主流领域的关系
- 第2课 亲手搭建一个简单的“王者荣耀”知识图谱
- 2-1 爬虫程序，实体识别，关系抽取
- 2-2 实现语义搜索和问答平台
- 第3课 知识图谱存储
- 3-1 图数据库与图查询语言
- 3-2 知识图谱的可视化表示
- 3-3 在“王者荣耀”知识图谱上进行检索
- 第4课 再战企业知识图谱
- 4-1 建设有商业价值的医学知识图谱项目
- 4-2 命名实体识别技术
- 4-3 彻底吃透LSTM和CRF
- 4-4 命名实体识别项目方法论
- 第5课 知识图谱难点之一：深入探讨关系抽取，基于深度学习的方法
- 第6课 知识图谱难点之二：实体消岐
- 第7课 聊天机器人是怎样炼成的？
- 7-1 架设微信机器人实战
- 7-2 详解机器客服问答平台的构成技术
linux，windows，macos均可，能运行python就行了
对知识图谱应用感兴趣者，用到有关技术的设计师，研究者，爱好者，以及希望使用知识图谱提升产品体验的各行各业的有关人员。
熟悉构建知识图谱的相关技术，最后能自行打造一款具有商业价值的知识图谱
学费: ￥500 ( 固定学费: ￥300， 逆向学费: ￥200 )
新颖的课程收费形式：“逆向收费”约等于免费学习，仅收取300元固定收费+200元逆向学费，学习圆满则逆向学费全额返还给学员！