【培训背景】

随着人工智能技术的飞速发展，知识图谱作为AI的重要组成部分，其应用日益广泛。知识图谱以其强大的语义处理能力和开放组织能力，为互联网时代的知识化组织和智能应用奠定了基础。自2012年谷歌提出知识图谱概念以来，国内外对大规模知识图谱的研究不断深入，其应用领域覆盖了金融、制造、政府、电信、电商、客服、零售、娱乐、医疗、农业、出版、保险、知识服务、教育等多个行业。然而，人工智能研发人才的匮乏成为制约其进一步发展的瓶颈。因此，开展人工智能知识图谱应用与核心技术实战培训，旨在培养业界所需的专业人才，提升学员在知识图谱领域的理论基础和实践能力，以应对日益复杂和多样化的业务需求。

【培训收益】

了解知识图谱典型应用；

掌握知识建模实战方法；

学习知识图谱核心技术；

掌握知识抽取主要方法；

掌握知识挖掘主要方法。

【适合人群】

企业系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员、人工智能工程师、图像处理工程师、机器学习工程师、模式识别工程师

【培训特色】

1、技术原理与实际应用相结合：

培训重视技术基础，强调实际应用。通过展示教师的实际科研成果，讲述人工智能与知识图谱的技术原理与应用系统开发方法，使学员不仅掌握理论知识，还能在实践中运用所学知识。

2、实战演练与案例分析：

培训注重实战演练，通过模拟真实场景下的知识图谱应用任务，让学员在操作中加深理解，提高解决实际问题的能力。同时，结合具体的案例分析，让学员了解知识图谱在不同领域的应用方式和效果。

3、专业讲师团队：

培训由具有丰富经验和专业知识的讲师团队授课。这些讲师不仅精通人工智能与知识图谱的技术细节，还具备丰富的实战经验和教学经验，能够为学员提供高质量的教学和指导。

【结业证书】

参加培训并通过考试学员，由工业和信息化部教育与考试中心统一颁发证书。 

证书样本

人工智能知识图谱应用与核心技术实战培训班，录播课为12课时，企业内训可按需求定制。 

课程安排如下：

第0章 前言

0.0.前言

第1章 人工智能概述

1.1.人工智能概述

第2章 知识图谱概述

2.1.知识图谱概述

第3章 知识表示

3.1.基于符号主义的知识表示概述

3.2.知识图谱的知识表示

第4章 知识建模实战

4.1.知识建模实战

第5章 神经网络算法

5.1.神经网络算法

第6章 Tensorflow深度学习框架

6.1.Tensorflow安装

6.2.Tensorflow基础知识

6.3.Tensorflow线性回归

6.4.Tensorflow模型构建

6.5.Mnist数据集

6.6.Softmax函数和交叉熵（cross-entropy）

6.7.过拟合、正则化、Dropout0

6.8.优化器Optimizer

第7章 卷积神经网络CNN应用

7.1.卷积神经网络CNN应用

第8章 循环神经网络

8.1.循环神经网络

第9章 知识图谱向量表示方法

9.1.向量表示法

9.2.知识图谱嵌入

第10章 知识抽取与融合

10.1.知识抽取与融合

第11章 知识存储与检索

11.1.知识存储基础知识

11.2.知识图谱的存储方法

11.3.图谱构建实践NEO4J

第12章 基于NEO4J人物关系知识图谱存储与查询

12.1.基于NEO4J人物关系知识图谱存储与查询