知识图谱实战:图表示与图算法
体系课

知识图谱实战:图表示与图算法

  • 人工智能认知与应用

图算法在知识图谱中的应用

¥99.9
本课程包括
  • 5小时40分钟的视频随时观看
  • 可在APP随时观看
  • 结业证书
课程合作品牌
七月在线
你将收获
  • 学习图神经网络的基本概念
  • 了解目前新颖的图神经网络算法
  • 掌握如何构建和训练图神经网络模型

数千家企业正在使用三节课企业版学习

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课程介绍

知识图谱(KnowledgeGraph)本质上是语义网络,是一种基于图的数据结构,由节点(Point)和边(Edge)组成。在知识图谱里, 每个节点表示现实世界中存在的“实体”,每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。

通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合,并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。它能为学科研究提供切实的、有价值的参考。

知识图谱不仅仅是学术界的研究热点,目前在工业界也掀起了一股浪潮。百度等各大搜索厂商应用图谱来进步提升自身的搜索效果,金融领域应用图谱来做贷前贷后的风控管理,淘宝等电商应用图谱来做精准营销,可见图谱这项新的技术已经渗透到了各行各业。

本门课程引入了目前新颖的图神经网络,并教大家如何应用图神经网络进行图应用。

适合人群
  • 知识图谱研发工程师
  • 知识图谱和图算法专家
  • 知识图谱研究员
讲师介绍
集AI大模型教育、应用开发、机器人解决方
擅长领域:
  • 人工智能认知与应用
  • 深度学习
  • 机器学习
  • 计算机视觉
  • 自然语言处理(NLP)
  • 元宇宙
  • Web 3
七月在线,成立于2015年,一开始起步于教育,后不断扩展科技版块,最终作为一家集AI大模型教育、应用开发、机器人解决方案为一体的科技公司,专注智能时代的人才培养、大模型应用开发、具身智能解决方案。 人才培养方面 ,包括面向个人的职业(AI大模型就业转型/在职提升)、学业(申博留学与毕业论文辅导)、学术(学术论文SCI/科研辅导)等三方面的成长,以及相应的B端服务,比如企业内训(已服务客户包括且不限于中国联通、国家电网、广发银行、广汽集团、中国电信等等),和高校服务(既有针对科研的合作,也有针对教学的服务)。 应用开发方面 ,通过我司于23年Q3组建的大模型项目开发团队(团队成员皆有3年以上的NLP开发经验),正在全力让大模型技术赋能一个个行业,比如为提高科研工作者的产出效率,从而逐一推出基于大模型的论文翻译、论文审稿、论文对话、论文修订/润色、论文idea提炼等系统,其中论文审稿——七月论文审稿GPT的审稿效果超过GPT4。 具身智能方面 ,通过我司于24年Q2组建的机器人研发团队(团队成员此前都已在机器人行业里积累5年以上),正在结合工厂/车厂特定的业务场景,针对性的基于对应的开源机器人做算法层面的定制开发,最终形态包括人形与非人形,且还在不断迭代面向高校实验室的具身教学机器人。 七月在线以“推动社会智能化发展”为核心使命,致力于推动高端人才的培养、世界前沿技术的落地、全球顶级科技的发展。
课程大纲
共0节 时长0分钟 全部收起
第1课 常用的图算法与图聚类
共4节 | 1小时17分钟
  • 1.1图相关的基本概念
    17分钟
  • 1.2常用的图遍历算法介绍
    19分钟
  • 1.3图聚类算法之谱聚类
    14分钟
  • 1.4Node2Vec介绍及使用
    26分钟
第2课 知识表示方法
共4节 | 1小时38分钟
  • 2.1 PageRank算法与知识图谱回顾
    24分钟
  • 2.2 知识表示—TransE模型及变种
    31分钟
  • 2.3 知识表示—DistMult与ComplEx
    15分钟
  • 2.4 预训练模型KG-BERT
    28分钟
第3课 图神经网络初步
共5节 | 1小时26分钟
  • 3.1 Node Embedding局限性
    23分钟
  • 3.2 图卷积神经网络原理
    18分钟
  • 3.3 GCN公式详解
    18分钟
  • 3.4 GraphSAGE 模型
    7分钟
  • 3.5 GAT 模型—Attention
    20分钟
第4课 图神经网络进阶
共4节 | 1小时18分钟
  • 4.1 GNN中的Message
    12分钟
  • 4.2 GNN中的Layer
    28分钟
  • 4.3图扩展
    21分钟
  • 4.4图应用
    16分钟
购课须知

课程有效期:

自购买课程之日起 365 天,部分参与营销活动产品以活动规则为准,请同学在有效期内学习、观看课程。

上课模式:

课程采取录播模式,请注意自学课无班级微信群、班主任带班及助教批改服务。

注:自学课不支持退款,确保你是真的需要再进行报名,报完名之后还请认真学习。