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人工智能-知識圖譜核心技術

一、培訓簡述
人(ren)工(gong)智(zhi)能（AI）是新(xin)一輪(lun)科技(ji)革命(ming)和(he)產(chan)業(ye)變(bian)革的(de)核(he)心驅動力(li)，將(jiang)深(shen)刻(ke)改變(bian)人(ren)類社會(hui)生活，改變(bian)世界，對(dui)(dui)于(yu)實現社會(hui)生產(chan)力(li)新(xin)躍升，提(ti)高綜合國(guo)(guo)力(li)和(he)國(guo)(guo)際競爭(zheng)力(li)具有重要(yao)意(yi)義(yi)(yi)。知(zhi)識(shi)(shi)圖(tu)(tu)譜(pu)是人(ren)工(gong)智(zhi)能技(ji)術(shu)的(de)重要(yao)組(zu)成部分， 是AI分支符(fu)號主義(yi)(yi)在(zai)新(xin)時(shi)期主要(yao)的(de)落地技(ji)術(shu)方式(shi)。它以其強大的(de)語(yu)義(yi)(yi)處理能力(li)和(he)開(kai)放組(zu)織(zhi)能力(li)，為互(hu)聯網時(shi)代的(de)知(zhi)識(shi)(shi)化(hua)組(zu)織(zhi)和(he)智(zhi)能應(ying)用(yong)奠定了基礎。自2012年谷歌在(zai)提(ti)出知(zhi)識(shi)(shi)圖(tu)(tu)譜(pu)概(gai)念以來，國(guo)(guo)內(nei)外大規(gui)模知(zhi)識(shi)(shi)圖(tu)(tu)譜(pu)的(de)研(yan)究不斷深(shen)入，并廣(guang)泛應(ying)用(yong)于(yu)知(zhi)識(shi)(shi)融合、語(yu)義(yi)(yi)搜索和(he)推薦、問答和(he)對(dui)(dui)話系統、大數(shu)據分析與決策等方面，應(ying)用(yong)領(ling)域覆蓋金融、制造、政府(fu)、電信、電商、客服(fu)(fu)、零售、娛樂、醫(yi)療、農業(ye)、出版、保險(xian)、知(zhi)識(shi)(shi)服(fu)(fu)務、教育等行業(ye)。

二、培訓特色
本培訓班重視技術基礎，強調實際應用，采用技術原理與實際應用相結合的方式進行教學。 通過展示教師的實際科研成果，講述人工智能與知識圖譜的技術原理與應用系統開發方法、知識圖譜系統開發工具使用方法。使學員掌握知識圖譜基礎與專門知識，獲得較強的知識圖譜應用系統的分析、設計、實現能力。
參加培訓的學員需帶筆記本電腦，配置為： Windows 10（或windows 7）操作系統、jdk-8u191-windows-x64、8G以上內存、256G以上硬盤。
實驗軟件為： 圖數據庫： neo4j 3.5社區版；
 深(shen)度學習開發環(huan)境：Anaconda Anaconda 3-5.3（含Tensorflow與keras）。

三、培訓對象
1、政府、企業、學校IT相關技術人員；高校相關專業碩士、博士研究生。
2、企業技術總監及相關管理人員。
3、人工智能與知識圖譜系統架構師、設計與編程人員。
4、對知識圖譜技術感興趣的(de)其他人員

四、培訓安排
第一天
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(shi)大應用案例

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(pu)典型(xing)應用

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(zhi)識(shi)建模實戰Protege

第二天
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(an)例：利用CNN進行手寫數(shu)字(zi)識別

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(shi)圖譜嵌入

第三天
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(dui)齊

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(jian)實(shi)踐(jian) NEO4J

第八講 知識圖譜案例
8.1 基于Neo4j人物(wu)關系知識圖譜存儲與檢索(suo)

授課專家
錢老(lao)師  曾任阿里(li)(li)巴巴數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)平臺開(kai)(kai)發、資深(shen)架(jia)構等職位，負責(ze)阿里(li)(li)基礎數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)平臺的開(kai)(kai)發與運維工作，先后參(can)與過阿里(li)(li)彩(cai)票、淘寶推(tui)薦(jian)、一淘、阿里(li)(li)云(yun)、數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)*等多個內部(bu)項(xiang)目(mu)的開(kai)(kai)發與產(chan)品(pin)設(she)(she)計工作。2014年加入聯(lian)想，負責(ze)聯(lian)想電(dian)(dian)商(shang)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)平臺架(jia)構產(chan)品(pin)設(she)(she)計，涉及推(tui)薦(jian)系(xi)統、CRM系(xi)統、精準營(ying)銷(xiao)系(xi)統、用(yong)戶(hu)畫像(xiang)、流量監測平臺等產(chan)品(pin)，實現了聯(lian)想電(dian)(dian)商(shang)平臺的數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)化(hua)運營(ying)。2016年4月，加入博彥科技(ji)(ji)(ji)，任職大(da)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)事業部(bu)副總裁，負責(ze)公司(si)全(quan)球大(da)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)業務(wu)建設(she)(she)，技(ji)(ji)(ji)術(shu)研發等。專門負責(ze)對與金(jin)(jin)融(rong)行(xing)(xing)(xing)業大(da)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)應用(yong)產(chan)品(pin)建設(she)(she)，包括金(jin)(jin)融(rong)企業風(feng)險(xian)畫像(xiang)識別系(xi)統，金(jin)(jin)融(rong)企業互聯(lian)網品(pin)牌建設(she)(she)監控系(xi)統，金(jin)(jin)融(rong)企業互聯(lian)網口碑分析(xi)與新品(pin)研發挖(wa)(wa)掘系(xi)統，金(jin)(jin)融(rong)行(xing)(xing)(xing)業下一代(dai)CRM系(xi)統，金(jin)(jin)融(rong)企業智(zhi)能運維服(fu)務(wu)管理平臺等。2017年底，創立某(mou)(mou)(mou)智(zhi)能科技(ji)(ji)(ji)有限公司(si)，公司(si)專注于為(wei)金(jin)(jin)融(rong)與電(dian)(dian)信(xin)行(xing)(xing)(xing)業提(ti)供圖像(xiang)NLU、NLP方向(xiang)的AI落地產(chan)品(pin)及提(ti)供解決方案(an)，目(mu)前承(cheng)接某(mou)(mou)(mou)銀(yin)(yin)行(xing)(xing)(xing)電(dian)(dian)商(shang)智(zhi)能化(hua)改造，某(mou)(mou)(mou)銀(yin)(yin)行(xing)(xing)(xing)OCR服(fu)務(wu)平臺，某(mou)(mou)(mou)銀(yin)(yin)行(xing)(xing)(xing)金(jin)(jin)融(rong)欺詐挖(wa)(wa)掘分析(xi)平臺，清華大(da)學醫療影像(xiang)實驗室(shi)課題研究等，建設(she)(she)銀(yin)(yin)行(xing)(xing)(xing)人(ren)(ren)工智(zhi)能咨詢(xun)(xun)項(xiang)目(mu)，廣發銀(yin)(yin)行(xing)(xing)(xing)人(ren)(ren)工智(zhi)能咨詢(xun)(xun)服(fu)務(wu)，聯(lian)通研究院人(ren)(ren)工智(zhi)能咨詢(xun)(xun)項(xiang)目(mu)等。

王(wang)老師  符偉  男  北京郵電大(da)學(xue)軟(ruan)件(jian)工(gong)程碩士(shi)，近10年的IT領域(yu)相關技術(shu)研(yan)究和項目(mu)開(kai)發工(gong)作，6年新東(dong)方(fang)、中國移動、中興(xing)能源和中培教育培訓(xun)講(jiang)師經驗，研(yan)究方(fang)向機器學(xue)習，數據(ju)挖掘，計(ji)算幾(ji)何，自然語言處理（NLP）應用于(yu)股票交(jiao)易與(yu)預測(ce)，醫(yi)藥圖像識別，智能畜牧等(deng)方(fang)向。擅長機器學(xue)習模型選擇、核心算法分析和代碼實現。團隊已(yi)實踐工(gong)業(ye)AI項目(mu)20余個，與(yu)多所大(da)學(xue)合作建立AI教研(yan)實訓(xun)基地，應用于(yu)金融、醫(yi)療、交(jiao)通、氣象、油(you)田、證券、電信、化工(gong)、冶金等(deng)多個領域(yu)。

人工智能-知識圖譜核心技術