知識圖譜是什么？
知識圖譜是2012年由Google提出，是一種知識庫+服務的概念。知識圖譜是一種多學科融合的現代理論，將各種信息通過加工和處理，轉化成為結構化、語義化的知識結構。知識結構化是知識圖譜的核心目的。
知識圖譜為什么
能被稱為
AI大腦？
對于計算機來說，建筑、動物等文本僅僅是一個字符串，并沒有辦法進行下一步的聯想。在知識圖譜誕生后，你經常會在搜索引擎的右側看到“知識卡片”，這就是Google基于知識圖譜，對你所搜索的信息進行的聯想。知識圖譜能讓計算機學會聯想，這也是知識圖譜被稱為AI最強大腦的原因。
功能如此強大的知識圖譜 能解決企業哪些問題？
- 1
大數據時代，知識梳理與查閱繁瑣
- 2
大數據異構化程度高，知識整合與分析困難
- 3
大數據更新難以追蹤 ? 海量數據下，人力閱讀理解成本高、效率低
- 4
信息、知識點碎片化，關聯度不足
企業如何設計搭建 屬于你的知識圖譜？
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知識建模
業務專家與圖譜設計
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知識存儲
構建高效存儲、查詢結構
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知識抽取
高效穩定的獲得所有有效數據
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知識融合
增加知識鏈接提升知識應用價值
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知識計算
知識圖譜的輸出提升知識質量和利用效率
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知識應用
與業務場景結合體現商業價值
企業搭建知識圖譜需要掌握的技術
人工智能知識圖譜更適合以下人群？
- 開發工程師
- 算法工程師
- 數據工程師
- 人工智能運維工程師
人工智能知識圖譜應用與核心技術實戰課程大綱
| DAY 1 | 第一講 人工智能概述 |
| 1.1 人工智能（AI）概念 1.2 AI研究的主要技術問題 1.3 AI的主要學派 1.4 AI十大應用案例 |
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| 第二講 知識圖譜概述 | |
| 2.1 知識圖譜（KG）概念 2.2 知識圖譜的起源與發展 2.3 典型知識圖譜項目簡介 2.4 知識圖譜技術概述 2.5 知識圖譜典型應用 |
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| 第三講 知識表示 | |
| 3.1 基于符號主義的知識表示概述 3.1.1 謂詞邏輯表示法 3.1.2 產生式系統表示法 3.1.3 語義網絡表示法 3.2 知識圖譜的知識表示 3.2.1 RDF和RDFS 3.2.2 OWL和OWL2 3.2.3 Json-LD與RDFa、MicroData 3.2.4 SPARQL查詢語言 3.3 知識建模實戰?Protege |
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| DAY 2 | 第四講 知識圖譜核心基礎技術（一）神經網絡與深度學習 |
| 4.1 神經網絡基本原理 4.2 神經網絡應用舉例 4.3 深度學習概述 4.4主流深度學習框架 4.4.1 TesorFlow 4.4.2 Caffe 4.5 卷積神經網絡（CNN） 4.5.1 CNN簡介 4.5.2 CNN關鍵技術:局部感知、卷積、池化、CNN訓練 4.5.3 典型卷積神經網絡結構 4.5.4 深度殘差網絡 4.5.5 案例：利用CNN進行手寫數字識別 |
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| 第五講 知識圖譜核心基礎技術（二）?基于深度學習的自然語言處理 | |
| 5.1 循環神經網絡（RNN）概述 5.2 基本RNN 5.3 長短時記憶模型(LSTM) 5.4 門控循環單元（GRU） 5.5 知識圖譜向量表示方法 5.5.1 向量表示法 5.5.2 知識圖譜嵌入 |
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| DAY 3 | 第六講 知識抽取與融合 |
| 6.1 知識抽取主要方法與方式 6.1.1 主要方法 6.1.2 主要方式 6.2 面向結構化數據的知識抽取 6.2.1 Direct Mapping 6.2.2 R2RML 6.3 面向半結構化數據的知識抽取 6.3.1 基于正則表達式的方法 6.3.2 基于包裝器的方法 6.4. 面向非結構化數據的知識抽取 6.4.1 實體抽取 6.4.2 關系抽取 6.4.3 事件抽取 6.5 知識挖掘 6.5.1知識挖掘流程 6.5.2 知識挖掘主要方法 6.6 知識融合 6.6.1 本體匹配 6.6.2 實體對齊 |
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| 第七講 存儲與檢索 | |
| 7.1 知識存儲與檢索基礎知識 7.2 知識圖譜的存儲方法 7.2.1基于關系數據庫的存儲 7.2.2 基于RDF數據庫的存儲 7.2.3 原生圖數據庫Neo4j存儲 7.3 圖譜構建實踐 NEO4J |
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| 第八講 知識圖譜案例 | |
| 8.1 基于Neo4j人物關系知識圖譜存儲與檢索 |
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