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
- 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
