AI当下要破局,不能没有知识图谱!

2022 年 3 月 17 日 夕小瑶的卖萌屋

AI+或AI赋能已是传统行业智能化升级和转型的基本模式。近年来越来越多的传统行业的核心战略转移到人工智能领域,但随着大数据红利的消失殆尽,以深度学习为代表的感知智能水平日益接近其“天花板”(来自肖仰华老师。数据驱动的第二代人工智能依然受限于“特定模型解决特定任务”。

因此,想要解决现实世界的很多实际问题,还需要知识,特别是符号化的知识。人类语言理解、司法判案、医疗诊断、投资决策等等很多领域都是显著依赖知识才能实现的,而知识图谱就是这种不可或缺的知识的重要表现形式之一,既是人工智能的重要分支,也是让机器具有认知能力的基石。

可以说知识图谱是整个AI的未来,也是实现人工智能从“感知”跃升到“认知”的基础。近年来,知识图谱作为实现认知智能的核心驱动力,已广泛应用在金融、电商、医疗、政务等诸多领域。

(来源:艾瑞咨询)
但知识图谱是一项庞大而复杂的工程,涉及知识工程、自然语言处理、数据库、机器学习等多个学科的知识。 受限于 识图谱庞大的 知识 初学者不容易理清知识体系,往往无从着手学习; 并且其技术栈较长,掌握知识图谱整个知识框架需要很长时间,同时,遇到问题时如果得不到及时解答,会逐渐失去热情直至放弃。
基于此,深蓝学院教研团队推出了 『知识图谱理论与实践』 线上课程。课程系统讲解各个知识图谱生命周期的主流方法,并最终完成问答系统的实践项目,帮助大家高效入门知识图谱,系统学习整个知识图谱框架体系、落地方法、应用场景。




科学系统的学习内容

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实践项目

在细致讲解体系构建知识获取知识融合知识存储和查询知识推理知识问答系统等核心技术的同时,结合实践项目,让大家对知识图谱有更透彻的理解。


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基于以往6期线下课程,迭代精品线上课程。

第六期集训(北京场)班级同学合影
(第一、二期线下课程老师答疑环节)




学后收获

理论上

1、掌握以知识图谱为代表的知识工程的基本问题和基本方法;

2、 系统性地掌握知识图谱生命周期各阶段核心技术原理。
实践上

1、具备编程实现知识图谱各阶段经典算法 ;

2、学会使用经典的知识图谱相关软件;

3、  掌握知识图谱案例研发脉络,能简单实现基于知识图谱的问答系统。




还能收获

1. 优质的学习圈子

伙伴们大多是来自985、211及海外院校硕博,在这里大家一起学习、进行讨论与研究。独一无二的优质圈子将是你未来学习与就业的宝贵资源。

(一起学习伙伴院校)

2. 企业认可的证书

学完课程后将有机会收获优秀学员证书、毕业证书,为你的简历加分添彩。

课程服务

1. 三师助力

讲师&助教及时答疑解惑,班主任全程带班督学,帮你克服拖延,不断进步。
2.  定期班会

助教会对作业进行1V1批改;并定期进行班会,在班会中,学习更多技巧;在交流中收获更多思路。


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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。

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