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嵌入式培訓(xùn)

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 曙海--工程師的項目導(dǎo)師。

曙海講師體系和課程體系歷經(jīng)多年升級,形成了以項目實戰(zhàn)經(jīng)驗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,這對曙海的講師形成很高的要求,曙海的講師隊伍名校博士、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工程師,項目經(jīng)理,技術(shù)支持專家,他們有著深厚的專業(yè)技能和技術(shù)素養(yǎng),豐富的項目實戰(zhàn)經(jīng)驗,基本上都有十多年實際項目經(jīng)驗,開發(fā)過多個大型項目。

曙海特色

曙海-IT高端培訓(xùn)的良心技術(shù)服務(wù)機(jī)構(gòu),一站式軟硬件技術(shù)服務(wù)平臺。

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公益培訓(xùn)
人工智能-知識圖譜核心培訓(xùn)
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       堅持小班授課,為保證培訓(xùn)效果,增加互動環(huán)節(jié),每期人數(shù)限3到5人。
   上課時間和地點
上課地點:【上海】:同濟(jì)大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/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(中和大道) 【沈陽分部】:沈陽理工大學(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
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2025年9月15日..實用實戰(zhàn)....實戰(zhàn)培訓(xùn)....用心服務(wù)......即將開課,歡迎垂詢........(歡迎您垂詢,視教育質(zhì)量為生命!)
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        1、培訓(xùn)過程中,如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓(xùn)班中重聽;
        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,免費提供半年的技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費推薦就業(yè)機(jī)會。

 培訓(xùn)課程大綱

人工智能-知識圖譜核心培訓(xùn)大綱

 

第一節(jié)

知識圖譜概述

1.1什么是知識圖譜

1.2知識圖譜的發(fā)展歷史

1.3國內(nèi)外典型的知識圖譜項目簡介

1.4知識圖諳的相關(guān)技術(shù)簡介

1.5典型應(yīng)用案例

第二節(jié)

知識表示與建模

2.1什么是知識表示

2.2早期知識表示方法

2.2.1邏輯

2.2.2產(chǎn)生式規(guī)則

2.2.3框架

2.2.4語義網(wǎng)絡(luò)

2.3基于語義網(wǎng)知識表示框架

2.3.1 RDF 和 RDFS

2.3.2 OWL和OWL2 Fragments

2.3.3 SPARQL查詢語言

2.3.4Json-LD、RDFa, HTML5 MicroData等新型知識表示

2.4典型知識庫項目的知識表示

2.4.1 DBPedia

2.4.2 Freebase

2.4.3 WikiData

2.4.4 ConceptNel

2.5知識圖諾設(shè)計

2.5.1知識設(shè)計方法

2.5.2語義類型設(shè)計

2.5.3語義關(guān)系設(shè)計

2.5.4本體對象設(shè)計

2.6開源工具實踐:基于Protege的本體知識建模

第三節(jié)

知識抽取與知識挖掘

3.1知識抽取任務(wù)及相關(guān)競費

3.1.1實體抽取

3.1.2關(guān)系抽取

3.1.3事件抽取

3.2面向結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的知識抽取及其相關(guān)工具

3.3面向半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的知識抽取及其相關(guān)工具
3.4知識挖掘

3.4.1實體消歧與鏈接

3.4.2知識規(guī)則挖掘

3.4.3知識圖譜表示學(xué)習(xí)

3.5開源工貝實踐:基于DupDivc的關(guān)系抽取實踐

第四節(jié)

知識存儲

4.1圖數(shù)據(jù)庫基本知識

4.2常見的圖數(shù)據(jù)庫

4.2.1開源數(shù)據(jù)庫介紹

4.2.2商業(yè)數(shù)據(jù)庫介紹

4.2.3原生圖數(shù)據(jù)庫介紹

4.3圖數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)細(xì)節(jié)
4.4開源工具實踐

4.4.1以Apache Jena為例

4.4.2 Neo4j可視化操作基礎(chǔ)

第五節(jié)

知識融合

5.1什么是知識融合

5.2知識融合的基本技術(shù)流程

5.3典型知識融合工具簡介

5.3.1框架匹配

5.3.2實體對齊

5.4典型案例簡介

5.4.1 Zhishi.me中的實體融合

5.4.2 OpenKCi的鏈接百科

5.5開源工具實踐:實體關(guān)系發(fā)現(xiàn)框架LIMBSR

第六節(jié)

知識推理

6.1推理概述

6.2本體知識推理簡介與任務(wù)分類

6.3本體推理方法與工具介紹

6.3.1基于Tableaux運(yùn)算的方法

6.3.2基于邏輯編程改寫的方法

6.3.3基于一階查詢重寫的方法

6.3.4基于產(chǎn)生式規(guī)則的方法

6.3.5基于井行技術(shù)的方法

6.4開源工具實踐:基于ha和Drods的知識推理實踐

第七節(jié)

語義搜索

7.1語義搜索簡介

7.2語義數(shù)據(jù)搜索

7.3混合搜索

7.4語義搜索的交互范式

7.5實踐展示:使用Elasticsearch實現(xiàn)簡單語義數(shù)據(jù)檢索

第八節(jié)

知識問答

8.1知識問答技術(shù)槪述

8.2知識問答系統(tǒng)簡史

8.3知識問答的評測數(shù)握集

8.4 KBQA基本概念及挑戰(zhàn)

8.5知識問答主流方法介紹

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