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人工智能-知識圖譜核心技術

一、培訓簡述
人工(gong)智能（AI）是(shi)新(xin)一輪科技(ji)革命(ming)和(he)產(chan)業(ye)變革的(de)(de)核心驅(qu)動(dong)力(li)(li)，將(jiang)深刻改變人類(lei)社(she)會生(sheng)活，改變世界，對(dui)于(yu)實現社(she)會生(sheng)產(chan)力(li)(li)新(xin)躍升，提高(gao)綜合國力(li)(li)和(he)國際競爭力(li)(li)具有(you)重(zhong)要(yao)意義。知(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)識(shi)圖(tu)譜是(shi)人工(gong)智能技(ji)術的(de)(de)重(zhong)要(yao)組成部分， 是(shi)AI分支符號主義在(zai)新(xin)時(shi)期主要(yao)的(de)(de)落地技(ji)術方式。它以其強大的(de)(de)語(yu)義處理能力(li)(li)和(he)開放組織能力(li)(li)，為互聯網(wang)時(shi)代的(de)(de)知(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)識(shi)化組織和(he)智能應用奠(dian)定了基礎(chu)。自2012年谷歌(ge)在(zai)提出知(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)識(shi)圖(tu)譜概念以來，國內(nei)外(wai)大規模知(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)識(shi)圖(tu)譜的(de)(de)研(yan)究不斷深入，并(bing)廣泛應用于(yu)知(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)識(shi)融合、語(yu)義搜索和(he)推薦、問答和(he)對(dui)話系統、大數據(ju)分析與決策等(deng)方面，應用領域覆蓋金融、制造(zao)、政府、電(dian)信(xin)、電(dian)商、客服、零售(shou)、娛樂、醫療(liao)、農(nong)業(ye)、出版、保險、知(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)識(shi)服務、教(jiao)育(yu)等(deng)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(xi)開發環境：Anaconda Anaconda 3-5.3（含(han)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其他人員(yuan)

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十大應用案例(li)

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(zhi)識圖譜典型應用

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 知識建模實戰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 案例：利用CNN進(jin)行手寫數(shu)字識(shi)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(shi)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(gou)建實踐(jian) NEO4J

第八講 知識圖譜案例
8.1 基于Neo4j人物關系(xi)知識圖譜存儲與檢(jian)索

授課專家
錢老(lao)師  曾任阿(a)里(li)巴巴數(shu)據(ju)(ju)平(ping)(ping)(ping)臺(tai)開(kai)發(fa)、資深架構(gou)等(deng)職位，負(fu)(fu)責阿(a)里(li)基(ji)礎數(shu)據(ju)(ju)平(ping)(ping)(ping)臺(tai)的(de)(de)(de)開(kai)發(fa)與運維工(gong)(gong)作，先后(hou)參與過阿(a)里(li)彩(cai)票、淘寶推薦(jian)、一淘、阿(a)里(li)云、數(shu)據(ju)(ju)*等(deng)多個內部項(xiang)目(mu)的(de)(de)(de)開(kai)發(fa)與產(chan)(chan)品設(she)計工(gong)(gong)作。2014年加(jia)入聯想，負(fu)(fu)責聯想電(dian)商數(shu)據(ju)(ju)平(ping)(ping)(ping)臺(tai)架構(gou)產(chan)(chan)品設(she)計，涉及(ji)推薦(jian)系(xi)統(tong)(tong)、CRM系(xi)統(tong)(tong)、精準營(ying)銷系(xi)統(tong)(tong)、用戶畫(hua)像、流量監測(ce)平(ping)(ping)(ping)臺(tai)等(deng)產(chan)(chan)品，實現了聯想電(dian)商平(ping)(ping)(ping)臺(tai)的(de)(de)(de)數(shu)據(ju)(ju)化運營(ying)。2016年4月，加(jia)入博彥科(ke)(ke)技(ji)，任職大數(shu)據(ju)(ju)事業(ye)(ye)部副(fu)總(zong)裁，負(fu)(fu)責公(gong)司(si)全球大數(shu)據(ju)(ju)數(shu)據(ju)(ju)業(ye)(ye)務(wu)建設(she)，技(ji)術研發(fa)等(deng)。專門負(fu)(fu)責對與金(jin)(jin)(jin)(jin)融(rong)(rong)行(xing)業(ye)(ye)大數(shu)據(ju)(ju)應用產(chan)(chan)品建設(she)，包(bao)括金(jin)(jin)(jin)(jin)融(rong)(rong)企(qi)業(ye)(ye)風險(xian)畫(hua)像識別系(xi)統(tong)(tong)，金(jin)(jin)(jin)(jin)融(rong)(rong)企(qi)業(ye)(ye)互(hu)聯網品牌建設(she)監控系(xi)統(tong)(tong)，金(jin)(jin)(jin)(jin)融(rong)(rong)企(qi)業(ye)(ye)互(hu)聯網口碑分析與新(xin)品研發(fa)挖掘系(xi)統(tong)(tong)，金(jin)(jin)(jin)(jin)融(rong)(rong)行(xing)業(ye)(ye)下一代CRM系(xi)統(tong)(tong)，金(jin)(jin)(jin)(jin)融(rong)(rong)企(qi)業(ye)(ye)智(zhi)能(neng)運維服(fu)(fu)務(wu)管理平(ping)(ping)(ping)臺(tai)等(deng)。2017年底，創立(li)某智(zhi)能(neng)科(ke)(ke)技(ji)有限公(gong)司(si)，公(gong)司(si)專注于(yu)為(wei)金(jin)(jin)(jin)(jin)融(rong)(rong)與電(dian)信行(xing)業(ye)(ye)提供圖像NLU、NLP方向的(de)(de)(de)AI落地產(chan)(chan)品及(ji)提供解決方案，目(mu)前承接某銀(yin)(yin)行(xing)電(dian)商智(zhi)能(neng)化改造，某銀(yin)(yin)行(xing)OCR服(fu)(fu)務(wu)平(ping)(ping)(ping)臺(tai)，某銀(yin)(yin)行(xing)金(jin)(jin)(jin)(jin)融(rong)(rong)欺(qi)詐挖掘分析平(ping)(ping)(ping)臺(tai)，清華大學(xue)醫療影像實驗室課題研究等(deng)，建設(she)銀(yin)(yin)行(xing)人(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能(neng)咨詢(xun)項(xiang)目(mu)，廣發(fa)銀(yin)(yin)行(xing)人(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能(neng)咨詢(xun)服(fu)(fu)務(wu)，聯通研究院人(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能(neng)咨詢(xun)項(xiang)目(mu)等(deng)。

王老師  符偉  男  北(bei)京(jing)郵電大(da)學(xue)軟(ruan)件工程碩(shuo)士，近10年(nian)(nian)的IT領域相(xiang)關技(ji)術(shu)研究(jiu)和項(xiang)目開發工作，6年(nian)(nian)新(xin)東方、中(zhong)國移動(dong)、中(zhong)興能源和中(zhong)培教(jiao)育培訓(xun)講師經驗，研究(jiu)方向(xiang)機器學(xue)習，數(shu)據挖掘，計算幾何，自然(ran)語(yu)言處理(li)（NLP）應用于股(gu)票交易與預測，醫藥圖像識別(bie)，智能畜牧等(deng)方向(xiang)。擅長(chang)機器學(xue)習模型選擇、核(he)心算法(fa)分析和代碼實(shi)現。團隊已(yi)實(shi)踐(jian)工業AI項(xiang)目20余個(ge)，與多所大(da)學(xue)合作建立AI教(jiao)研實(shi)訓(xun)基(ji)地，應用于金(jin)(jin)融、醫療、交通、氣象、油田、證券、電信(xin)、化工、冶金(jin)(jin)等(deng)多個(ge)領域。

人工智能-知識圖譜核心技術