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如何系统学习知识图谱-15年+IT老兵的经验分享
一、前言
就IT而言,胖子哥算是老兵,可以去猝死的年纪,按照IT江湖猿龄的规矩,也算是到了耳顺之年;而就人工智能而言,胖子哥还是新人,很老的新人,深度学习、语音识别、人脸识别,知识图谱,逐个的学习了一遍,并在商业变现的项目中投入应用,语音识别、人脸识别和知识图谱。即使有十多年的技术底蕴,学起来也算颇费周章,用起来更是步步坎坷。实践过程中做了笔记,并且把内容整理成了系列课程2017年底份推出了《人工智能产品经理最佳实践》,2018年初推出了
《知识图谱开发实战案例剖析》
线下和线上的视频课程。过程中与学员都有沟通,作为笔记,都写成立系列博文《知识图谱实战开发案例剖析》,同时愈发感觉到学习方法的重要性,感谢CSDN,能提供这样的一个平台,可以组织这样的活动。
二、正文
人工智能已经成为热点,如何成功入坑/转型人工智能成为摆在所有 IT 从业者面向的问题。人工智能相关的技术包括感知能力(语音识别、计算机视觉等)、认知能力(NLP、知识图谱等)、服务能力(垂直领域的产品服务)。知识图谱被称为人工智能进步的阶梯,是 Google 等公司发展人工智能的核心战略。本 Chat 分享的内容基于实践总结,教大家如何系统学习知识图谱。通过本次学习,读者可以对知识图谱有一个宏观的、全面的认识。
本文系统介绍基于实践总结的一套知识图谱的方法论,内容包括:
知识图谱基础理论:概念定义、发展历史、知识图谱与人工智能的关系;
知识图谱典型应用:语义理解、智能搜索、精准问答、辅助决策;
知识图谱建模方法:建模框架、参照法、归纳法和工具平台 Protege 简介;
知识图谱存储模型:SQL、RDF 和 Graph,Neo4j 基础;
知识图谱获取方式:众包法、标准共建法、专家法和机器学习法。
三、活动地址:
http://gitbook.cn/gitchat/activity/5a7f9d1c387ae05a2303e46e
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例2-8
例2-6
原文地址:https://www.cnblogs.com/hadoopdev/p/8509543.html
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