发布活动
2019年10月26日 9:00 ~ 2019年10月28日 17:00
(上海浦东)具体地点开班前一周通知

上海10月人工智能--知识图谱核心技术实践班


人工智能--知识图谱核心技术实践班





1.培训简介


知识图谱(Knowledge graph)技术是近年来兴起的热门人工智能技术,它可以被广泛地应用在知识表达、自动推理、对话生成、自动问答等人工智能系统中。表示学习(也称为表征学习,Representation learning)是将考虑的实体或关系计算出相应的向量化表示的方法,它是深度学习的最核心技术。我单位将10月份召开“人工智能--知识图谱核心技术实践班







2.培训对象


大数据分析、人工智能、知识图谱技术研发的技术骨干、IT从业人员、信息咨询与知识服务机构骨干、科技服务与知识管理业务骨干、政府管理与决策部门人员、科研院所研究人员、高等教育机构教学人员、高等学校研究生与高年级本科生。  





3.培训师资



邹老师,睿客邦创始人,山东交通学院客座教授、南昌航空大学双师型教师、上海市计划生育科学研究所特聘专家、齐鲁交通集团旗帜信息人工智能应用部主任、天津大学创业导师、中国医药教育协会老年运动与健康分会学术委员、《聊城大学学报》编委;目前已经与全国十多所高校建立了 AI 联合实验室,完成和在研 30 多个人工智能工业项目,广泛应用于医疗、交通、 农业、气象、银行、电信等多个领域。

杨老师,太原创成焕新科技有限公司创始人,北京理工大学博士,北京睿客邦科技有限公司技术总监。





4.时间地点 


2019年10月26日~2019年10月28日

上海


有疑问可咨询:

13643136553或liuyao@ncic.ac.cn
中科图云小助手微信:TuyunAssistant


更多资讯可关注: 

官方公众号:中科图云
服务号:中科图云AICloud 






5.培训特色

通过课程学习,可以系统的掌握知识图谱的核心技术原理,结合研究成果,学习从基本概念到各个先进算法和技术的转化思路,实践与理论结合,培养学员面对工程及学术问题的思考解决能力。




6.培训内容

第一节

 

知识图谱概述

 

1.1什么是知识图谱

1.2知识图谱的发展历史

1.3国内外典型的知识图谱项目简介

1.4知识图谱的相关技术简介

1.5典型应用案例

第二节

 

 

知识表示与建模

 

2.1什么是知识表示

2.2早期知识表示方法

2.2.1逻辑

2.2.2产生式规则

2.2.3框架

2.2.4语义网络

2.3基于语义网知识表示框架

2.3.1 RDF和RDFS

2.3.2 OWL和OWL2 Fragments

2.3.3 SPARQL查询语言

2.3.4 Json-LD、RDFa、HTML5 MicroData等新型知识表示

2.4典型知识库项目的知识表示

2.4.1 DBPedia

2.4.2 Freebase

2.4.3 WikiData

2.4.4 ConceptNet

2.5知识图谱设计

2.5.1知识设计方法

2.5.2语义类型设计

2.5.3语义关系设计

2.5.4本体对象设计

2.6开源工具实践:基于Protégé的本体知识建模

第三节

 

知识抽取与知识挖掘

3.1知识抽取任务及相关竞赛

3.1.1实体抽取

3.1.2关系抽取

3.1.4事件抽取

3.2面向结构化数据的知识抽取及其相关工具

3.3面向半结构化数据的知识抽取及其相关工具

3.4知识挖掘

3.4.1实体消歧与链接

3.4.2知识规则挖掘

3.4.3知识图谱表示学习

3.5开源工具实践:基于DeepDive的关系抽取实践

第四节

知识存储

4.1图数据库基本知识

4.2常见的图数据库

4.2.1开源数据库介绍

4.2.2商业数据库介绍

4.2.3原生图数据库介绍

4.3图数据库实现细节

4.4开源工具实践:

4.4.1以Apache Jena为例

4.4.2 Neo4j可视化操作基础

第五节

知识融合

5.1什么是知识融合

5.2知识融合的基本技术流程

5.3典型知识融合工具简介

5.3.1框架匹配

5.3.2实体对齐

5.4典型案例简介

5.4.1 Zhishi.me中的实体融合

5.4.2 OpenKG的链接百科

5.5开源工具实践:实体关系发现框架LIMESR

第六节

知识推理

6.1推理概述

6.2本体知识推理简介与任务分类

6.3本体推理方法与工具介绍

6.3.1基于Tableaux运算的方法

6.3.2基于逻辑编程改写的方法

6.3.3基于一阶查询重写的方法

6.3.4基于产生式规则的方法

6.3.5基于并行技术的方法

6.4开源工具实践:基于Jena和Drools的知识推理实践

 

 

第七节

 

 

语义搜索

7.1语义搜索简介  

7.2语义数据搜索

7.3混合搜索

7.4语义搜索的交互范式

7.5实践展示:使用Elasticsearch实现简单语义数据检索

第八节

知识问答

 

8.1知识问答技术概述

8.2知识问答系统简史

8.3知识问答的评测数据集

8.4 KBQA基本概念及挑战

8.5知识问答主流方法介绍

 





7.颁发证书

可以获得:工业和信息化部颁发的证书。该证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明,以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据。注:请学员带2寸彩照1张(背面注明姓名)、身份证复印件一张。(考试及证书费用可选500元/人)





8.培训费用

¥RMB:3980元/人(含报名费、培训费、教材费、资料费)食宿统一安排费用自理。


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1、本活动由主办方委托【活动行】代为处理退款事宜。
2、如需退款,请于活动开始前的24小时之前提交申请,活动开始前的24小时内不接受退款。
3、退款时,将收取票价的10%作为手续费。

票种名称 售票时间 票种说明 票价(元) 张数 报名/购票
 

参与名单

主办方

中科图云

北京中科图云科技有限公司专注于人工智能/云计算/大数据/高性能方向的技术培训。致力于通过对行业前沿技术的持续创新解读,为相关方向的研究机构和行业用户,提供从训练到推理的一站式人工智能云计算应用服务解决方案/教学实训平台

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