课程价格 ：
¥4999.00
剩余名额
0
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学习时长
4天/线下实训课
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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
- 第1章: 知识图谱概述
- 第1节: 课程介绍（7分钟）
- 1：【视频】课程内容及实践介绍
- 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）
- 2-1：【课件】知识图谱概述+pytorch入门.pdf
- 2-2：【视频】实践1.1：本体构建
- 2-3：【视频】实践1.2：Pytorch深度学习入门
- 第2章: 自然语言处理基础
- 第1节: 实践：词向量表示模型（word2vec，Bert等）
- 3-1：【课件】自然语言处理基础
- 3-2：【视频】实践2：bert模型
- 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
- 4-1：【课件】实体识别与实体消歧
- 4-2：【视频】实践3.1 基于LSTM+CRF的命名实体识别
- 第2节: 实践：基于深度神经网络的实体关系抽取
- 5-1：【课件】关系抽取与事件抽取
- 5-2：【视频】实践3.2 CNN关系抽取
- 第4章: 知识的存储与检索
- 第1节: 实践：图数据库使用
- 6-1：【课件】知识存储与检索
- 6-2：【视频】实践4：关系数据库转RDF
- 第5章: 知识推理
- 第1节: 实践：基于分布式表示的知识推理
- 7-1：【课件】知识推理
- 7-2：【视频】实践5：知识推理
- 第6章: 知识问答
- 第1节: 实践：基于知识图谱的问答系统
- 8-1：【课件】知识问答
- 8-2：【视频】实践6：知识问答
