为什么一定要学知识图谱

为什么要学知识图谱

2012 年，Google 在优化搜索引擎的查询时率先运用了知识图谱，人们开始发现，知识图谱有助于机器理解现实世界。

经过近 6 年的技术发展，知识图谱在越来越多的垂直领域得到实践。例如，在医疗领域，通过构建医疗知识图谱，能帮助医生快速查找合适的诊断方案；在金融领域，通过构建金融知识图谱，能够让系统智能定位风险账号；在公共安全领域，通过构建公安知识图谱，能够协助警务人员快速锁定犯罪嫌疑人.......

然而，相比于传统技术，知识图谱的普及远远不够。大部分垂直行业中的技术和业务人员对知识图谱的概念、用途和相关技术的认识仍然比较模糊。

知识图谱学习入口

《深度学习应用实践 60 讲》之 知识图谱技术实践视频课程中，主讲知识图谱方面的相关内容。课程首先回顾知识图谱的发展历史，让你对知识图谱的来龙去脉有个整体的了解。随后，详细介绍知识图谱生命周期中各个环节涉及的理论、技术和工具。具体包括知识图谱的构建、存储、表示、计算和应用这五大部分。

知识图谱构建章节，主要介绍非结构化数据的治理技术和工作；存储章节，主要介绍知识图谱的数据模型、图数据库和选型指标等；表示和计算章节，主要介绍基于符合和基于分布式表示的两大类技术方法；应用章节，主要介绍多个公安、金融的应用场景。

从上述大纲可知，本课程主要围绕知识图谱全生命周期的各项技术进行介绍，是一门很好的关于知识图谱的入门级课程。通过本课程的学习，你将对知识图谱有进阶认识。同时，你可以以本课程为基础，结合自身所在行业和从事的工作，对感兴趣的内容可以进一步的深入学习。

大咖讲师

邵蓥侠，明略数据 SCOPA 技术顾问，北京大学博士后在读。专注于大规模图计算优化、图挖掘应用以及复杂网络分析等技术方向，在相关领域发表学术论文 10 余篇，包括 SIGMOD、VLDB、TKDE 等国际一流学术会议和期刊。曾获 Google 博士奖学金，并获得“微软学者”等称号。

零基础？最高效？

本课程内容体系完整，除了必备的计算机基础知识以外，无需专业知识即可学习。任何想了解知识图谱的人均可以学习本课程。

为了取得较好的学习效果，建议第一章为必修。由于余下的章节内容自洽，你可以根据自己的兴趣点，选择性地学习相应的章节，比如如果你只对知识图谱的构建感兴趣，可以仅学习第一章节和第二章节。

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