图数据库与知识图谱建模实战培训
浏览:203次 作者:小编1. 培训背景
随着大数据与人工智能技术的飞速发展,图数据库和知识图谱作为处理复杂关系数据的强大工具,在多个行业领域如金融、医疗、社交网络中展现出巨大潜力。为了提升企业技术团队在数据管理与智能分析方面的能力,增强对复杂数据结构的理解和应用能力,某国企集团信息技术中心特举办“图数据库与知识图谱建模实战”专题培训。此次培训旨在通过理论与实践相结合的方式,帮助学员掌握图数据库的基本原理、知识图谱的构建方法及其在实际业务场景中的应用,为企业的数字化转型与智能化升级提供技术支持。
2. 培训大纲
课程模块 | 主要内容 |
Python 基础与图表的读写 | 图数据库的图存储 图处理引擎 图数据与知识推理的关系 典型图数据库介绍 Neo4J 解释器 Python2.7/3.x、IDE:Anaconda/Pycharm 列表/元组/字典/类/文件 Python 安装与环境配置 Python 基本数据类型:list, dict, tuple, set 等 Python 文件操作:txt, excel 等 Python 的标准库和第三方库 Python 高级用法:切片、迭代、map、filter、reduce 典型图像处理 Pandas 数据处理与分析 Pandas 文件读写和个性化控制 Pandas 的 concat 与 merge Matplotlib 基本图结构介绍 |
知识图谱基础—知识表示与建模 | 知识表示概述 知识表示框架 知识图谱的发展历史 知识表示方法 RDF、RDFs、本体建模 RDF 序列化方法 利用 Protégé进行本体建模 |
知识图谱核心技术:知识源数据的获取 | 结构化数据的获取 非结构化数据的获取 将 mysql 数据导出为图谱源数据 案例: QQ 音乐信息爬取实战 使用爬虫获取歌星、歌曲和专辑等信息 |
知识图谱核心技术:知识抽取 | 知识抽取概述 实体抽取技术:基于命名实体、基于关键词 关系抽取技术 事件抽取技术 案例: 使用 hanlp 抽取法人名称、企业名称等信息 RNN、LSTM、Word2Vec、Transformer、CRF、Bert 等技术 天池中医说明书实体识别 DeepDive 关系抽取实战 基于模板完成事件抽取 |
知识图谱核心技术:知识融合 | 知识融合概述 实体统一 实体消歧 知识合并 案例: 使用 jieba 完成公司名的实体统一 使用 tf-idf 完成实体消歧 |
知识图谱核心技术:知识推理 | 本体知识推理简介与任务分类 本体推理方法与工具介绍 案例: 使用 Jena 进行知识推理 |
知识图谱核心技术:知识存储 | 知识存储常用数据库 Apache Jena 数据库 Jena 数据库的安装与部署 SPARQL 语言 Cypher 语言 案例: 音乐知识图谱 图数据库 neo4j neo4j 的安装与部署 neo4j 药品成分知识图谱 |
3. 讲师简历
邹伟
长春工业大学人工智能学院院长、华东建筑设计研究总院研究员、山东交通学院客座教授、南昌航空大学硕士生导师、中国软件行业协会专家委员、天津大学创业导师。领导技术团队与全国二十多所高校、国企建立了AI联合实验室,完成50多个深度学习实践项目,广泛应用于医疗、交通、农业、气象、银行、电信等多个领域。
邹老师是从事深度学习项目管理的人员,带队完成了数十个AI项目,内容不仅包括深度学习、机器学习、数据挖掘等具体技术要点,也包括AI的整体发展、现状、应用、商业价值、未来方向等,涵盖内容非常丰富。
邹老师兼备大学老师和企业技术负责人双重身份,已经有10本人工智能领域的专著(京东等平台有售,数十所大学使用作为研究生教材,进入多家大学图书馆名录)。可以结合实践项目进行重点关注内容的讲解和实操。
4. 培训过程
此次培训由邹伟老师进行入企授课,并同步在线直播,为期2天,来自某国企集团信息部门的80余名技术人员参与了本次培训。
培训期间,邹老师采用讲解、演示、互动讨论和实战操作等多种教学方式,确保每位学员都能深入理解并掌握所学内容。特别是在实战环节,通过模拟真实业务场景,引导学员动手构建知识图谱,解决实际问题,极大地激发了学员的学习热情和创造力。课堂上邹老师还安排了Q&A环节,针对学员的疑问进行一一解答,确保学习效果的巩固。师生之间在一种平等、协作、和谐的气氛下,完成了这期培训。
5. 现场花絮
精彩授课:邹老师以其深厚的理论功底和丰富的实践经验,将复杂的图数据库与知识图谱概念讲解得生动有趣。他运用大量实例,将抽象的理论知识转化为易于理解的图像和模型,让学员们能够在轻松愉快的氛围中掌握知识要点。
同步直播:课程还采用了同步直播的形式,使得无法亲临现场的学员也能通过直播参与学习。直播过程中,学员们通过弹幕积极提问,邹老师则耐心解答,形成了良好的互动氛围。
互动热烈:在分组讨论中,学员们积极交流思想,碰撞出不少创新火花。
课间休息:培训间隙,组织了茶歇交流,学员们借此机会加深了解,建立了良好的人际关系网。
6. 培训收益
①整体把握知识图谱、图数据库的技术要点,可以建立并使用知识图谱完成问答、知识推理等工作;
②整体把握自然语言处理的发展过程、发展方向、当今热点模型和方法;
③了解图数据库的主要技术,理解自然语言处理的思维方式和关键技术,能够完成知识表示和存储;
④可以通过 Python 代码完成实体识别、关系抽取等自动工作。
7. 培训总结
通过两天的紧张学习与实践,学员们不仅系统地掌握了图数据库与知识图谱的理论知识,更重要的是,通过实战项目,学会了如何将这些技术应用于实际业务中,解决了多个实际问题。学员们普遍反映,此次培训内容丰富、实用性强,不仅提升了专业技能,还拓宽了视野,增强了团队协作能力。许多学员表示,将把所学应用到工作中,为企业创造更多价值。
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