人工智能知识图谱应用与核心技术

12课时                     ￥1980.00

课程有助于学员全面的了解知识图谱概念及核心技术理论。构建完整的知识图谱建设的方法。

课程简介：

课程有助于学员全面的了解知识图谱概念及核心技术理论。掌握人工智能知识图谱基础技术及信息，学习构建完整知识图谱建设的方法。

课程目标：

了解知识图谱典型应用；

掌握知识建模实战方法；

学习知识图谱核心技术；

掌握知识抽取主要方法；

掌握知识挖掘主要方法。

适合人群：

企业系统架构师

系统分析师

高级程序员

资深开发人员

人工智能工程师

图像处理工程师

机器学习工程师

模式识别工程师

课程目录：

第0章 前言
第1章 人工智能概述
第2章 知识图谱概述
第3章 知识表示
3.1.基于符号主义的知识表示概述
3.2.知识图谱的知识表示
第4章 知识建模实战
第5章 神经网络算法
第6章 Tensorflow深度学习框架
6.1.Tensorflow安装
6.2.Tensorflow基础知识
6.3.Tensorflow线性回归
6.4.Tensorflow模型构建
6.5.Mnist数据集
6.6.Softmax函数和交叉熵（cross-entropy）
6.7.过拟合、正则化、Dropout
6.8.优化器Optimizer
第7章 卷积神经网络CNN应用
第8章 循环神经网络
第9章 知识图谱向量表示方法
9.1.向量表示法
9.2.知识图谱嵌入
第10章 知识抽取与融合
第11章 知识存储与检索
11.1.知识存储基础知识
11.2.知识图谱的存储方法
11.3.图谱构建实践NEO4J
第12章 基于NEO4J人物关系知识图谱存储与查询