课程价格 :
¥1199.00
剩余名额
0
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学习时长
10周/建议每周6个小时
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答疑服务
专属微信答疑群/讲师助教均参与
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作业批改
每章节设计作业/助教及时批改评优
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课程有效期
一年/告别拖延,温故知新
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*下期原价将调整至1399元*课程已报满,可预约下一期
- 1-1: 开课仪式
- 1-2: 开课分享-助教hsy.pdf
- 1-3: 【视频】开课仪式
- 2: 【视频】直播答疑-0601
- 第1章: 知识图谱概述
- 3: 【课件】第一讲:知识图谱概述
- 第1节: 知识图谱发展背景
- 4: 【视频】知识图谱发展背景
- 第2节: 知识图谱发展历程
- 5: 【视频】知识图谱发展历程
- 第3节: 知识图谱的基本概念
- 6: 【视频】知识图谱的基本概念
- 第4节: 知识图谱的类型和代表性知识图谱
- 7: 【视频】知识图谱的类型和代表性知识图谱
- 第5节: 知识图谱生命周期
- 8: 【视频】知识图谱生命周期
- 第2章: 知识表示
- 第1节: 经典知识表示
- 9: 【课件】L2 知识表示
- 10: 【视频】经典知识表示
- 第2节: 语义网中的知识表示
- 11: 【视频】语义网中的知识表示
- 第3节: 知识图谱中的知识表示
- 12: 【视频】知识图谱中的知识表示
- 第4节: 实践:Protégé本体构建
- 13-1: 【课件】实践1:本体构建(新)
- 13-2: 【实践】本体构建
- 14-1: 【作业】第二章
- 14-2: 第二章思路提示.pdf
- 第3章: 自然语言处理基础
- 第1节: CNN卷积神经网络
- 15: 【课件】L3卷积神经网络
- 16-1: 【视频】人类视觉系统
- 16-2: 【视频】CNN数学基础
- 16-3: 【视频】CNN推导及其发展历史
- 第2节: 循环神经网络RNN与LSTM
- 17-1: 【课件】循环神经网络
- 17-2: 【视频】循环神经网络RNN
- 18-1: 【课件】LSTM与GRU
- 18-2: 【视频】LSTM与GRU的思想概述
- 第3节: 词表示模型
- 19-1: 【重要资料】word2vec中的数学原理详解
- 19-2: 【课件】L3 自然语言处理基础
- 19-3: 【视频】词表示模型
- 第4节: 语义组合模型
- 20: 【视频】语义组合模型
- 第5节: 预训练语言模型
- 21: 【视频】预训练语言模型
- 第6节: 实践:基于Bert的文本分类
- 22-1: 【课件】基于Bert的文本分类
- 22-2: 【视频】实践:基于Bert的文本分类
- 22-3: 【作业】第三章
- 22-4: 【作业】第三章
- 23-1: 第三章作业思路提示.pdf
- 23-2: 第三章作业讲评.pdf
- 23-3: 第三章作业讲评文稿.pdf
- 23-4: 【视频】第三章作业讲评
- 第4章: 实体识别与实体消歧
- 第1节: 图模型基础:HMM, MRF, CRF
- 24-1: 【课件】第四讲 图模型基础
- 24-2: 【视频】图模型基础
- 第2节: 命名实体识别:基于LSTM+CRF的命名实体识别
- 25-1: 【工具】CRF++-0.58
- 25-2: 【课件】第四讲--实体识别3.0
- 25-3: 【视频】实体识别:CRF及LSTM+CRF
- 第3节: 实践:基于BiLSTM+CRF的命名实体识别
- 26: 【实践】基于BiLSTM+CRF的命名实体识别
- 第4节: 实体消歧:基于聚类的方法
- 27-1: 【资料】经典论文:基于聚类的实体消歧
- 27-2: 【课件】实体消歧
- 27-3: 【视频】实体消歧任务简介
- 27-4: 【视频】基于聚类的实体消歧
- 第5节: 基于实体链接的实体消歧(选修)
- 28: 【视频】基于实体链接的实体消歧
- 第6节: 实践:基于BiLSTM+CRF的快递单信息抽取
- 29-1: 【作业】信息抽取
- 29-2: 【作业】基于BiLSTM+CRF的快递单信息抽取
- 30-1: 第四章思路提示.pdf
- 30-2: 第四章作业.pdf
- 30-3: 第四章作业讲评文稿.pdf
- 30-4: 【视频】第四章作业讲评
- 第5章: 实体关系抽取与事件抽取
- 31: 【课件】实体关系抽取
- 第1节: 实体关系抽取概述
- 32: 【视频】实体关系抽取任务概述
- 第2节: 预定义关系抽取:关系分类
- 33: 【视频】关系分类
- 第3节: 预定义关系抽取:远程监督关系抽取与实体关系联合抽取
- 34: 【视频】远程监督关系抽取与实体关系联合抽取
- 第4节: 预定义关系抽取:文档级别关系抽取
- 35: 【视频】文档级别关系抽取
- 第5节: 实践:基于multi-head selection的实体关系联合抽取
- 36-1: 【实践】multi-head selection I
- 36-2: 【实践】multi-head selection II
- 36-3: 【代码】multi_head_selection
- 第6节: 实践:基于bert的关系抽取
- 37: 【代码】multi_head_selection_bert
- 第7节: 事件抽取(选修)
- 38-1: 【课件】事件抽取
- 38-2: 【视频】事件抽取的定义
- 38-3: 【视频】事件抽取方法
- 第6章: 知识的存储与检索
- 39: 【课件】第六讲--知识存储与检索
- 第1节: 知识图谱数据模型:RDF图&属性图Neo4J
- 40: 【视频】数据模型
- 第2节: 知识图谱数据的存储:基于关系的知识图谱存储管理、原生知识图谱存储管理
- 41: 【视频】物理存储
- 第3节: 知识图谱数据检索
- 42: 【视频】数据检索
- 第4节: 实践:D2RQ关系数据库转RDF与语义网框架Jena
- 43-1: 【课件】实践
- 43-2: 【视频】实践
- 第7章: 知识推理
- 44: 【课件】知识推理
- 第1节: 知识图谱推理任务
- 45: 【视频】知识图谱中的推理任务
- 第2节: 知识推理分类
- 46: 【视频】推理方法分类
- 第3节: 基于符号演算推理
- 47: 【视频】基于符号演算推理
- 第4节: 基于数值计算的推理
- 48: 【视频】基于数值计算的推理
- 第5节: 实践:Jena基于规则推理与基于分布式知识表示的推理
- 49: 【实践】实践内容讲解
- 第8章: 知识问答
- 50: 【课件】知识问答
- 第1节: 自动问答概述
- 51: 【视频】问答系统概述
- 第2节: 检索式问答系统
- 52: 【视频】检索式问答系统
- 第3节: 社区问答系统
- 53: 【视频】社区问答系统
- 第4节: 基于知识图谱的问答系统
- 54: 【视频】KBQA
- 第5节: 实践:构建基于知识图谱的医药领域问答系统
- 55: 【视频】问答系统实践
- 第9章: 大作业
- 第1节: 大作业
- 56: 【作业】大作业