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学习时长
四天
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答疑服务
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作业批改
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课程价格：
￥4999.00
- 第1章: 知识图谱概述
- 第1节: 课程介绍（7分钟）
- 任务1： 【视频】课程内容及实践介绍 06:49
- 第2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）
- 任务2-1： 【课件】知识图谱概述+pytorch入门.pdf
- 任务2-2： 【视频】实践1.1：本体构建 14:19
- 任务2-3： 【视频】实践1.2：Pytorch深度学习入门 03:24
- 第2章: 自然语言处理基础
- 第1节: 实践：词向量表示模型（word2vec，Bert等）
- 任务3-1： 【课件】自然语言处理基础
- 任务3-2： 【视频】实践2：bert模型 17:00
- 第3章: 知识抽取与融合
- 第1节: 实践：基于LSTM+CRF的命名实体识别
- 任务4-1： 【课件】实体识别与实体消歧
- 任务4-2： 【视频】实践3.1 基于LSTM+CRF的命名实体识别 27:01
- 第2节: 实践：基于深度神经网络的实体关系抽取
- 任务5-1： 【课件】关系抽取与事件抽取
- 任务5-2： 【视频】实践3.2 CNN关系抽取 18:23
- 第4章: 知识的存储与检索
- 第1节: 实践：图数据库使用
- 任务6-1： 【课件】知识存储与检索
- 任务6-2： 【视频】实践4：关系数据库转RDF 18:36
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