年前最后一期!知识图谱理论与实战(线下集训)

2019 年 12 月 15 日 PaperWeekly
随着人工智能走到台前,人们越来越意识到场景才是盘活存量数据、吸附和创造增量数据,最终产生更加强大智能的核心。数据驱动的人工智能正在朝着场景驱动的人工智能发展。如果要用数字化给一个行业赋能,那么机器首先要理解这个行业,而理解这个行业的最直接的表现就是能够玩转这个行业的知识图谱。可以说,知识图谱,是场景的骨架和灵魂,是把更多行业知识、领域知识转化为数字化生产力的知识基础设施。
近年来,知识图谱技术在搜索、聊天机器人、大数据风控、智能医疗、证券投资、推荐系统等领域得到大规模应用,相关人才需求逐年增加,供不应求。在各大主流招聘网站上,可以看到知识图谱工程师的薪资普遍高于其他AI领域。越来越多技术人员开始转向知识图谱领域的研发,但是由于知识图谱知识点广,可参考的资料不多,同时线上线下有价值的知识图谱实战类课程极少,给知识图谱的入门和能力提升带来极大困难。

图片来源于招聘网站Boss直聘

基于以上背景,深蓝学院联合国内知识图谱领域的知名学者,开设知识图谱线下集训课程(第五期),地点定于北京。本期集训为时4天,致力于通过8个半天和4个晚自习的高强度课程学习&实践,即学即练,帮助学员系统掌握知识图谱各个生命周期的主流核心技术,学会如何独立实现一个基于知识图谱的问答系统。(本次集训以医疗行业为教学实战案例)

本次集训提供所有代码、说明文档、软件安装包、操作视频(如下所示),为了确保学员的实战效果,还另外安排一个月的线上答疑和实战项目指导


讲师介绍

曾博 ,高校讲师,中科院自动化所模式识别国家重点实验室博士,主要研究方向为信息抽取、知识图谱、自然语言处理,迄今在包括ACL、EMNLP、COLING、IJCAI等国际顶级会议上发表多篇学术论文,曾获得COLING、CCL最佳论文奖。主持多项国家自然科学基金青年基金、湖南省自然科学基金等项目,参与了国家自然科学基金、国家重点基础研究发展计划(973计划)及华为等多个科研项目,具有丰富的知识图谱落地实践经验。
(可添加文末子书的微信,获取曾博在COLING的获奖论文)






本次集训适合谁参加

1. 研究方向与知识图谱相关的硕博研究生

2. 想成为或者转型做知识图谱工程师的学员

3. 计划拓展知识图谱相关业务、想提升团队专业素质的企业人员

完成本次集训你将获得哪些技能


集训课程大纲


实践项目介绍


前四期现场回顾

第一期、第二期、第三期、第四期集训地点分别设在北京、上海、北京、深圳,目前均已经顺利收官! 报名的学员里有来自华为、航旅纵横等企业人员以及来自中科院、国防科大、中国人民大学、北航、中南大学、浙江工业大学、山东大学、南京大学等科研院所的学生。

图为知识图谱线下集训,讲师授课答疑现场

图为第一期知识图谱线下集训师生合影 图为第二期知识图谱线下集训师生合影

图为第三期知识图谱线下集训师生合影

图为第四期知识图谱线下集训师生合影

第五期集训的时间、地点、费用等其他信息

间: 2020年1 月3日(周五)- 1月6日(周一)

地点:北京 (具体地点将在答疑群里同步给大家)

费用:3999元(仅限前20位),学费将主要用于Cover场地+人力成本+学习材 料等相关费用。

需要具备的基础:线性代数和概率论基本概念、Python 3基础知识、最好可以了解深度学习基础知识(卷积神经网络、循环神经网络等)

完成集训将获得:全套纸质版讲义、实践项目所有代码、80篇知识图谱精选论文、《知识图谱》《知识图谱:方法、实践与应用》(两本专业书籍可任选一本)

如何报名本次集训


现在添加本次集训负责人子书微信,备注“paperweekly”,领取1000元优惠券报名。数量有限,先到先得!!!

添加子书(微信号:shenlan-zishu),领取限量优惠券

注:本文含商业推广内容


戳原文,了解更多集训信息。


登录查看更多
0

相关内容

知识图谱(Knowledge Graph),在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图,是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形,用可视化技术描述知识资源及其载体,挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。 知识图谱是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合,并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。它能为学科研究提供切实的、有价值的参考。

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

更多

查看相关VIP内容、论文、资讯等
知识图谱本体结构构建论文合集
专知会员服务
106+阅读 · 2019年10月9日
医疗知识图谱构建与应用
专知会员服务
384+阅读 · 2019年9月25日
如何构建行业知识图谱(以医疗行业为例)
如何独立完成一个基于知识图谱的问答系统
深度学习与NLP
9+阅读 · 2019年6月30日
如何独立实现一个基于知识图谱的问答系统
PaperWeekly
11+阅读 · 2019年6月13日
知识图谱实战
炼数成金订阅号
65+阅读 · 2017年12月6日
知识图谱实战新课上线啦!
炼数成金订阅号
22+阅读 · 2017年11月16日
课程 |《知识图谱》第一期
开放知识图谱
22+阅读 · 2017年10月15日
Arxiv
29+阅读 · 2020年3月16日
Arxiv
8+阅读 · 2019年3月21日
Next Item Recommendation with Self-Attention
Arxiv
5+阅读 · 2018年8月25日
Arxiv
23+阅读 · 2018年8月3日
Arxiv
9+阅读 · 2018年3月23日
VIP会员
相关VIP内容
知识图谱本体结构构建论文合集
专知会员服务
106+阅读 · 2019年10月9日
医疗知识图谱构建与应用
专知会员服务
384+阅读 · 2019年9月25日
相关资讯
如何构建行业知识图谱(以医疗行业为例)
如何独立完成一个基于知识图谱的问答系统
深度学习与NLP
9+阅读 · 2019年6月30日
如何独立实现一个基于知识图谱的问答系统
PaperWeekly
11+阅读 · 2019年6月13日
知识图谱实战
炼数成金订阅号
65+阅读 · 2017年12月6日
知识图谱实战新课上线啦!
炼数成金订阅号
22+阅读 · 2017年11月16日
课程 |《知识图谱》第一期
开放知识图谱
22+阅读 · 2017年10月15日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员