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嵌入式培訓(xùn)

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曙海講師體系和課程體系歷經(jīng)多年升級(jí),形成了以項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)豐富的工程師為基礎(chǔ),產(chǎn)學(xué)研相結(jié)合的體系,曙海的學(xué)員大部分來(lái)自外資企業(yè)、上市公司的,研究所的工程師或高校老師,很多學(xué)員都參加工作很多年了,這對(duì)曙海的講師形成很高的要求,曙海的講師隊(duì)伍名校博士、碩士學(xué)歷的工程師占絕大多數(shù),他們大部分為上海貝爾,TI德州儀器,華為,中科院,中興,Xilinx,Intel英特爾,NI公司,Cadence公司,Synopsys,IBM,Altera,Oracle,synopsys,微軟,飛思卡爾等大型公司高級(jí)工程師,項(xiàng)目經(jīng)理,技術(shù)支持專(zhuān)家,他們有著深厚的專(zhuān)業(yè)技能和技術(shù)素養(yǎng),豐富的項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn),基本上都有十多年實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn),開(kāi)發(fā)過(guò)多個(gè)大型項(xiàng)目。

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公益培訓(xùn)
AI和大數(shù)據(jù)的知識(shí)圖譜培訓(xùn)
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       堅(jiān)持小班授課,為保證培訓(xùn)效果,增加互動(dòng)環(huán)節(jié),每期人數(shù)限3到5人。
   上課時(shí)間和地點(diǎn)
上課地點(diǎn):【上!浚和瑵(jì)大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號(hào)線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號(hào)線大劇院站)/深圳大學(xué)成教院 【北京分部】:北京中山/福鑫大樓 【南京分部】:金港大廈(和燕路) 【武漢分部】:佳源大廈(高新二路) 【成都分部】:領(lǐng)館區(qū)1號(hào)(中和大道) 【沈陽(yáng)分部】:沈陽(yáng)理工大學(xué)/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學(xué)/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學(xué)/瑞景大廈 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協(xié)同大廈
近開(kāi)課時(shí)間(周末班/連續(xù)班/晚班)
2025年6月9日....--即將開(kāi)課--........................(歡迎您垂詢,視教育質(zhì)量為生命!)
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        1、培訓(xùn)過(guò)程中,如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好,可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽(tīng);
        2、課程完成后,授課老師留給學(xué)員手機(jī)和Email,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供半年的技術(shù)支持。
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 培訓(xùn)課程大綱

AI和大數(shù)據(jù)的知識(shí)圖譜培訓(xùn)大綱

 

模塊1:知識(shí)圖譜概論 1. 知識(shí)圖譜的起源和歷史
2. 典型知識(shí)庫(kù)項(xiàng)目簡(jiǎn)介
3. 知識(shí)圖譜應(yīng)用簡(jiǎn)介
4. 本課程覆蓋的主要范圍:知識(shí)表示與建模、知識(shí)抽取與挖掘、知識(shí)存儲(chǔ)、知識(shí)融合、知識(shí)推理、語(yǔ)義搜索、知識(shí)問(wèn)答和行業(yè)知識(shí)圖譜應(yīng)用剖析等內(nèi)容。
模塊2:知識(shí)表示與知識(shí)建模 1. 早期知識(shí)表示簡(jiǎn)介
2. 基于語(yǔ)義網(wǎng)的知識(shí)表示框架
RDF和RDFS
OWL和OWL2 Fragments
SPARQL查詢語(yǔ)言
Json-LD、RDFa、HTML5 MicroData等新型知識(shí)表示
3. 典型知識(shí)庫(kù)項(xiàng)目的知識(shí)表示
4. 基于本體工具(Protege)的知識(shí)建模佳實(shí)踐
模塊3:知識(shí)抽取與挖掘I 1. 知識(shí)抽取任務(wù)定義和相關(guān)比賽:實(shí)體識(shí)別、關(guān)系抽取和事件抽取
2. 面向結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù))的知識(shí)抽取,包括D2RQ和R2RML等轉(zhuǎn)換與映射規(guī)范與技術(shù)介紹
3. 面向半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(Web tables, 百科站點(diǎn)等)的知識(shí)抽取
基于正則表達(dá)式的方法
Bootstrapping和Wrapper Induction介紹
4. 實(shí)踐展示:基于百科數(shù)據(jù)的知識(shí)抽取

模塊4:知識(shí)抽取與挖掘II 1. 面向非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(文本)的知識(shí)抽取
a. 基于本體的知識(shí)抽取,包括NELL和DeepDive系統(tǒng)介紹
b. 開(kāi)放知識(shí)抽取,包括TextRunner、Reverb和OLLIE等系統(tǒng)介紹
2. 知識(shí)挖掘
知識(shí)內(nèi)容挖掘:實(shí)體消歧與鏈接
知識(shí)結(jié)構(gòu)挖掘:關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘與社區(qū)發(fā)現(xiàn)
知識(shí)表示學(xué)習(xí)與鏈接預(yù)測(cè),包括TransE和PRA等算法介紹
模塊5:知識(shí)存儲(chǔ) 1. 基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)設(shè)計(jì),包括各種表設(shè)計(jì)和索引建立策略
2. 基于RDF的圖數(shù)據(jù)庫(kù)介紹
開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù):Apache Jena、Sesame、gStore、RDF-3X等
商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù):Virtuoso、AllegroGraph、BlazeGraph等
3. 原生圖數(shù)據(jù)庫(kù)介紹,包括Neo4j、OrientDB、Titan和Cayley等
4. 實(shí)踐展示:使用Apache Jena存儲(chǔ)百科知識(shí),并使用Fuseki構(gòu)建圖譜查詢服務(wù)
模塊6:知識(shí)融合 1. 知識(shí)融合任務(wù)定義和相關(guān)競(jìng)賽:本體對(duì)齊和實(shí)體匹配
2. 本體對(duì)齊基本流程和常用方法
基于Linguistic的匹配
基于圖結(jié)構(gòu)的匹配
基于外部知識(shí)庫(kù)的匹配
3. 實(shí)體匹配基本流程和常用方法
基于分塊的多階段匹配
基于規(guī)則(配置或通過(guò)學(xué)習(xí))的實(shí)體匹配
4. 知識(shí)融合工具介紹:包括Falcon-AO、Silk、PARIS、DEDUPE、LIMES和KnowledgeVault
5. 實(shí)踐展示:使用Falcon-AO融合百度百科與維基百科中的知識(shí)
模塊7:知識(shí)推理 1. 本體知識(shí)推理簡(jiǎn)介與任務(wù)分類(lèi),包括概念可滿足性、概念包含、實(shí)例分類(lèi)和一致性檢測(cè)等
2. 本體推理方法與工具介紹
基于Tableaux運(yùn)算的方法:Fact++、Racer、Pellet和Hermit等
基于一階查詢重寫(xiě)的方法:Ontology-based Data Access的Ontop等
基于產(chǎn)生式規(guī)則的方法(如Rete):Jena、Sesame和OWLIM等
基于邏輯編程(如Datalog)改寫(xiě)的方法:KAON2和RDFox等
3. 實(shí)踐展示:使用Jena完成百科知識(shí)上的上下位推理、缺失類(lèi)別補(bǔ)全和一致性檢測(cè)等
模塊8:語(yǔ)義搜索 1.語(yǔ)義搜索概述,包括Knowledge Card、Rich Snippet、Facebook Graph Search等
2. 基于語(yǔ)義標(biāo)注的網(wǎng)頁(yè)搜索
Web Data Commons項(xiàng)目介紹
排序算法介紹,擴(kuò)展BM25
3. 基于圖譜的知識(shí)搜索
本體搜索(ontology lookup)
探索式知識(shí)檢索,包括查詢構(gòu)造、結(jié)果排序和分面(facets)推薦
4. 知識(shí)可視化,包括本體、查詢、結(jié)果等的展現(xiàn)方式和可視化分析
5. 實(shí)踐展示:使用ElasticSearch實(shí)現(xiàn)百科數(shù)據(jù)的語(yǔ)義搜索
模塊9:知識(shí)問(wèn)答I 1. 知識(shí)問(wèn)答概述和相關(guān)數(shù)據(jù)集(QALD和WebQuestions)
2. 知識(shí)問(wèn)答基本流程
3. 知識(shí)問(wèn)答主流方法介紹
基于模板的方法,包括模板定義、模板生成和模板匹配等步驟
基于語(yǔ)義解析的方法,包括資源映射,邏輯表達(dá)式候選生成與排序等
基于深度學(xué)習(xí)的方法
模塊10:知識(shí)問(wèn)答II 1. IBM Watson問(wèn)答系統(tǒng)及核心組件詳細(xì)解讀
問(wèn)句理解
候選答案生成
基于證據(jù)的答案排序
2. 實(shí)踐展示:面向百科知識(shí)的問(wèn)答baseline實(shí)現(xiàn)
模塊11:行業(yè)知識(shí)圖譜應(yīng)用 1. 行業(yè)知識(shí)圖譜特點(diǎn)
2. 行業(yè)知識(shí)圖譜應(yīng)用,包括金融、醫(yī)療、數(shù)字圖書(shū)館等領(lǐng)域應(yīng)用
3. 行業(yè)知識(shí)圖譜構(gòu)建與應(yīng)用的挑戰(zhàn)
4. 行業(yè)知識(shí)圖譜生命周期定義和關(guān)鍵組件

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