• 学习时长

    四天

  • 答疑服务

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  • 作业批改

    每章节设计作业/助教及时批改评优

  • 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5章: 知识推理
  • 第1节: 实践:基于分布式表示的知识推理
  • 任务7-1: 【课件】知识推理
  • 任务7-2: 【视频】实践5:知识推理 29:43
  • 第6章: 知识问答
  • 第1节: 实践:基于知识图谱的问答系统
  • 任务8-1: 【课件】知识问答
  • 任务8-2: 【视频】实践6:知识问答 40:08

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