师资：司老师 清华大学博士，人工智能方面专家，在意大利举办的国际在线指纹识别竞赛中获得冠军，在机器学习和模式识别领域期刊IEEE TPAMI等期刊发表多篇论文，拥有5个中国专利和1个美国专利，是人工智能、深度学习、机器学习、自然语言处理、知识图谱方面的实战派专家。培训内容：第一讲 知识图谱基本概念1.1 知识图谱的发展历史1.2 什么是知识图谱1.3 知识图谱的表示形式1.4 知识图谱的数据结构1.5 知识图谱的构建过程1.6 知识图谱的应用场景第二讲 数据获取2.1 原始数据类型2.1.1 结构化数据2.1.2 半结构化数据2.1.3 非结构化数据2.2 知识建模2.3 知识存储第三讲 信息抽取3.1 实体抽取    3.1.1 面向单一领域    3.1.2 面向开放域3.2 关系抽取3.2.1 模式匹配3.2.2 统计机器学习方法3.3 属性抽取3.3.1 基于规则和启发式算法3.3.2 采用数据挖掘方法第四讲 知识融合4.1为什么要进行知识融合4.2实体链接 4.2.1实体链接的概念4.2.2实体消歧4.2.3共指消解 4.3 知识合并4.3.1合并外部知识库4.3.2合并关系数据库第五讲 知识加工5.1 知识加工的概念及关键技术5.2本体构建5.3知识推理5.4质量评估第六讲 知识更新6.1知识更新的内容6.2知识更新的方式第七讲 知识图谱的应用7.1 知识图谱的可视化7.2应用场景探索 7.1.1 语义搜索 7.1.2 智能推荐 7.1.3 私人助理    7.1.4 问答系统第八讲 问题与挑战 8.1知识图谱构建过程中的难点    8.2如何更好地进行知识表达、知识存储和查询