人工智能-知識圖譜核心技術(shù)與應(yīng)用培訓(xùn)班(8月重慶)
時間:2021-08-26 09:00 至 2021-08-29 17:00
地點:重慶
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首頁 > 商務(wù)會議 > IT/技術(shù)會議 > 人工智能-知識圖譜核心技術(shù)與應(yīng)用培訓(xùn)班(8月重慶) 更新時間:2021-06-22T15:21:15
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人工智能-知識圖譜核心技術(shù)與應(yīng)用培訓(xùn)班(8月重慶) 已過期會議時間:2021-08-26 09:00至 2021-08-29 17:00結(jié)束 會議地點: 重慶 會前統(tǒng)一通知 會議規(guī)模:30人 主辦單位: 中國信息化人才培訓(xùn)中心
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會議介紹
會議內(nèi)容 主辦方介紹
人工智能-知識圖譜核心技術(shù)與應(yīng)用培訓(xùn)班(8月重慶)宣傳圖
課程介紹
人工智能(AI)是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力,將深刻改變?nèi)祟惿鐣?,改變世界,對于實現(xiàn)社會生產(chǎn)力新躍升,提高綜合國力和國際競爭力具有重要意義。知識圖譜是人工智能技術(shù)的重要組成部分, 是AI分支符號主義在新時期主要的落地技術(shù)方式。它以其強大的語義處理能力和開放組織能力,為互聯(lián)網(wǎng)時代的知識化組織和智能應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。自2012年谷歌在提出知識圖譜概念以來,國內(nèi)外大規(guī)模知識圖譜的研究不斷深入,并廣泛應(yīng)用于知識融合、語義搜索和推薦、問答和對話系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)分析與決策等方面,應(yīng)用領(lǐng)域覆蓋金融、制造、政府、電信、電商、客服、零售、娛樂、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)、出版、保險、知識服務(wù)、教育等行業(yè)。
為了貫徹落實國務(wù)院印發(fā)的“新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃”精神,推廣人工智能與知識圖譜技術(shù)的應(yīng)用,中國信息化人才培訓(xùn)中心決定舉辦 “人工智能-知識圖譜核心技術(shù)與應(yīng)用培訓(xùn)班”。
培訓(xùn)時間及地點
2021年05月28日-05月31日(27日報到)地點:成都
2021年06月24日-06月27日(24日報到)地點:北京
2021年07月22日-07月25日(22日報到)地點:杭州
2021年08月26日-08月29日(26日報到)地點:重慶
培訓(xùn)目標(biāo)
本培訓(xùn)班重視技術(shù)基礎(chǔ),強調(diào)實際應(yīng)用,采用技術(shù)原理與實際應(yīng)用相結(jié)合的方式進行教學(xué)。 通過展示教師的實際科研成果,講述人工智能與知識圖譜的技術(shù)原理與應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)方法、知識圖譜系統(tǒng)開發(fā)工具使用方法。使學(xué)員掌握知識圖譜基礎(chǔ)與專門知識,獲得較強的知識圖譜應(yīng)用系統(tǒng)的分析、設(shè)計、實現(xiàn)能力。
參加培訓(xùn)的學(xué)員需帶筆記本電腦,配置為: Windows 10(或windows 7)操作系統(tǒng)、jdk-8u191-windows-x64、8G以上內(nèi)存、256G以上硬盤。
實驗軟件為: 圖數(shù)據(jù)庫: neo4j 3.5社區(qū)版;
??? 深度學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境:Anaconda Anaconda 3-5.3(含Tensorflow與keras)。
培訓(xùn)對象
1、政府、企業(yè)、學(xué)校IT相關(guān)技術(shù)人員;高校相關(guān)專業(yè)碩士、博士研究生。
2、企業(yè)技術(shù)總監(jiān)及相關(guān)管理人員。
3、人工智能與知識圖譜系統(tǒng)架構(gòu)師、設(shè)計與編程人員。
4、對知識圖譜技術(shù)感興趣的其他人員。
培訓(xùn)方式
定制授課+實戰(zhàn)案例訓(xùn)練+互動咨詢討論
本課程采用技術(shù)原理與項目實戰(zhàn)相結(jié)合的方式進行教學(xué), 在講授原理的過程中, 穿插實際的系統(tǒng)操作, 本課程講師也精心準(zhǔn)備的實際的應(yīng)用案例供學(xué)員動手訓(xùn)練 。
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天博信通-中國信息化人才培訓(xùn)中心率先在國內(nèi)開展高級軟件架構(gòu)等IT高端培訓(xùn)的公開課。多年來持續(xù)不斷的投入精力創(chuàng)新課程體系,至今已在國內(nèi)開展公開課培訓(xùn)的課程達十幾門,分別涵蓋、云計算、大數(shù)據(jù)、軟件架構(gòu)、軟件設(shè)計、高級UI設(shè)計、項目管理、質(zhì)量管理、需求工程、運營管理等領(lǐng)域,也根據(jù)企事業(yè)單位的實用需求, 通過定制培訓(xùn)方案,培訓(xùn)后的技術(shù)服務(wù),將企業(yè)單位的信息化投資的效益發(fā)揮到最高點。目前中心已經(jīng)與幾百家企事業(yè)單位建立了長期的培訓(xùn)合作關(guān)系, 深得用戶信賴和好評。
會議日程 (最終日程以會議現(xiàn)場為準(zhǔn))
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第一天 |
第一講 人工智能概述 |
1.1 人工智能(AI)概念 1.2 AI研究的主要技術(shù)問題 1.3 AI的主要學(xué)派 1.4 AI十大應(yīng)用案例 |
第二講 知識圖譜概述 |
2.1? 知識圖譜(KG)概念 2.2? 知識圖譜的起源與發(fā)展 2.3? 典型知識圖譜項目簡介 2.4? 知識圖譜技術(shù)概述 2.5? 知識圖譜典型應(yīng)用 |
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第三講 知識表示 |
3.1 基于符號主義的知識表示概述 3.1.1 謂詞邏輯表示法 3.1.2 產(chǎn)生式系統(tǒng)表示法 3.1.3 語義網(wǎng)絡(luò)表示法 3.2 知識圖譜的知識表示 3.2.1 本體論概念 3.2.2? RDF和RDFS 3.2.3. OWL和OWL2?? 3.3.4? Json與Json-LD 3.3.5? RDFa、HTML5 、MicroData ? 3.3.6? SPARQL查詢語言?? |
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第二天 |
第四講 知識圖譜核心基礎(chǔ)技術(shù)(一) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí) |
4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理 4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用舉例 4.3 深度學(xué)習(xí)概述 4.4主流深度學(xué)習(xí)框架 4.4.1 TesorFlow / Keras(安裝與運行) 4.4.2 Caffe 4.5 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN) 4.5.1? CNN簡介 4.5.2? CNN關(guān)鍵技術(shù): 局部感知、卷積、池化、CNN訓(xùn)練 4.5.3 典型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 4.5.4 深度殘差網(wǎng)絡(luò) 4.5.5 案例:利用CNN進行時裝識別 4.5.6 案例:利用CNN進行手寫數(shù)字識別 上機實踐:基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手寫體數(shù)字識別 |
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第五講 知識圖譜核心基礎(chǔ)技術(shù)(二) ?基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理 |
5.1 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)概述 5.2? 基本RNN? 5.3? 長短時記憶模型(LSTM) 5.4? 門控循環(huán)單元(GRU) 5.5? 基于TensorFlow的自然語言處理 ?? 5.5.2 自然語言處理處理概述 ?? 5.5.1 文本向量化(vectorize) ?? 5.5.1.1 one-hot編碼 ?? 5.5.1.2詞嵌入(word embedding)概念 ?? 5.5.1.3詞嵌入(word embedding)主要算法 ?? 5.5.1.4 TensorFlow/Keras的嵌入層實現(xiàn) ? 上機實踐:基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的情感識別 |
?第三天 |
第六講? 知識抽取與融合 |
6.1? 知識抽取基本方法 6.1.1? 實體識別方法 6.1.2? 關(guān)系抽取方法 6.1.3? 事件抽取方法 6.2 面向結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的知識抽取 6.2.1 D2RQ???? 6.2.2 R2RML 6.3? 面向半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的知識抽取 ? 6.3.1 基于正則表達式的方法? 6.3.2 基于包裝器的方法 6.4. 面向非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的知識抽取 ?6.4.1 基于規(guī)則的實體識別 6.4.3 基于模板的關(guān)系抽取 6.5.1實體消歧 6.5.2 實體鏈接 6.6? 知識融合 6.6.1 框架匹配 |
第七講 存儲與檢索 |
7.1 知識圖譜的存儲與檢索簡介 7.2 知識圖譜的存儲 ? 7.2.1 基于表結(jié)構(gòu)的存儲 7.4 屬性圖數(shù)據(jù)庫 NEO4J 7.5 知識圖譜的檢索 上機實踐:利用NEO4J進行知識圖譜存儲與檢索 |
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第八講 知識圖譜案例 |
8.1 金融風(fēng)險防范知識圖譜構(gòu)建 8.2 知識問答系統(tǒng)構(gòu)建?? |
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會議嘉賓 (最終出席嘉賓以會議現(xiàn)場為準(zhǔn))
張老師
博士畢業(yè)于西安交通大學(xué),現(xiàn)為某大學(xué)計算機學(xué)院2級教授,博士生導(dǎo)師,陜西省XXX專家組專家。曾任陜西省信息化專家組專家、陜西省制造業(yè)信息化專家組專家、中國計算機學(xué)會服務(wù)計算專委會委員、信息系統(tǒng)專委會委員,計算機學(xué)院副院長、計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)科帶頭人。主持完成科研項目30項(其中國家863課題6項);參編出版教材5部。作為第二作者參編了國家95規(guī)劃教材《人工智能基礎(chǔ)》(電子工業(yè)出版社,2000年) 。曾獲省部級科技進步獎8項,其中“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)及其應(yīng)用”獲機械工業(yè)部科技進步三等獎(1996)。累計培養(yǎng)已畢業(yè)博士研究生24人,碩士研究生132人。
1985年以來,主要從事人工智能、因特信息網(wǎng)方面的教學(xué)與研究,進行過多個實用人工智能系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)與信息系統(tǒng)的規(guī)劃、設(shè)計與開發(fā)。2010年以來,主要從事人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)方面的研究與教學(xué)。
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參會指南
會議門票 場館介紹
培訓(xùn)費7800元/人(含培訓(xùn)費、資料費、考試費、證書費、講義費等)。需要住宿學(xué)員請?zhí)崆巴ㄖ?,可統(tǒng)一安排,費用自理。
參加相關(guān)培訓(xùn)并通過考試的學(xué)員,可以獲得:
1.工業(yè)和信息化部頒發(fā)的《AI人工智能證書》。該證書可作為專業(yè)技術(shù)人員職業(yè)能力考核的證明,以及專業(yè)技術(shù)人員崗位聘用、任職、定級和晉升職務(wù)的重要依據(jù)。
注:請學(xué)員帶二寸彩照2張(背面注明姓名)、身份證復(fù)印件一張。
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溫馨提示
酒店與住宿:
為防止極端情況下活動延期或取消,建議“異地客戶”與活動家客服確認參會信息后,再安排出行與住宿。
退款規(guī)則:
活動各項資源需提前采購,購票后不支持退款,可以換人參加。
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會議支持:
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會員折扣
該會議支持會員折扣
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會員返積分
每消費1元累積1個會員積分。
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會員積分抵現(xiàn)
根據(jù)會員等級的不同,每抵用1元可使用的積分也不一樣,具體可參見PLUS會員頁面。 僅PC站支持。
部分參會單位
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