• 学习时长

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  • 第1章: 知识图谱概述
  • 第1节: 知识图谱发展历程
  • 第2节: 知识图谱生命周期
  • 第3节: 代表性知识图谱
  • 第4节: 经典知识表示理论
  • 第5节: 知识图谱中的知识表示方法
  • 第6节: 知识体系构建
  • 第7节: 实践:深度学习基础(多层神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、误差传播算法等)
  • 第2章: 自然语言处理基础
  • 第1节: 词表示模型
  • 第2节: 语义组合模型
  • 第3节: 中文分词
  • 第4节: 实践:词向量表示模型(word2vec,Bert等)
  • 第3章: 知识抽取与融合
  • 第1节: 实体识别
  • 第2节: 实体消歧
  • 第3节: 实践:基于LSTM+CRF的命名实体识别
  • 第4节: 关系抽取
  • 第5节: 事件抽取
  • 第6节: 实践:基于卷积神经网络的实体关系抽取
  • 第4章: 知识的存储与检索
  • 第1节: 知识图谱数据模型
  • 第2节: 知识图谱数据的存储
  • 第3节: 知识图谱数据检索
  • 第4节: 实践:图数据库使用
  • 第5章: 知识推理
  • 第1节: 知识图谱推理任务
  • 第2节: 知识推理分类
  • 第3节: 基于符号演算推理
  • 第4节: 基于数值计算的推理
  • 第5节: 实践:基于分布式表示的知识推理
  • 第6章: 知识问答
  • 第1节: 知识问答技术概述
  • 第2节: 基于语义解析的方法
  • 第3节: 基于搜索排序的方法
  • 第7章: 预习课件
  • 任务1: 【预习课件】1.知识图谱概述+pytorch入门.pdf
  • 任务2: 【预习课件】2.自然语言处理基础.pdf
  • 任务3: 【预习课件】3.实体识别与实体消歧.pdf
  • 任务4: 【预习课件】4.关系抽取与事件抽取.pdf
  • 任务5: 【预习课件】5.知识存储与检索.pdf
  • 任务6: 【预习课件】6.知识推理.pdf
  • 任务7: 【预习课件】7.知识问答.pdf