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        1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
        2、課程完成后,授課老師留給學員手機和Email,保障培訓效果,免費提供半年的技術支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

AI和大數據的知識圖譜培訓大綱

模塊1：知識圖譜概論 1. 知識圖譜的起源和歷史
2. 典型知識庫項目簡介
3. 知識圖譜應用簡介
4. 本課程覆蓋的主要范圍：知識表示與建模、知識抽取與挖掘、知識存儲、知識融合、知識推理、語義搜索、知識問答和行業知識圖譜應用剖析等內容。
模塊2：知識表示與知識建模 1. 早期知識表示簡介
2. 基于語義網的知識表示框架
RDF和RDFS
OWL和OWL2 Fragments
SPARQL查詢語言
Json-LD、RDFa、HTML5 MicroData等新型知識表示
3. 典型知識庫項目的知識表示
4. 基于本體工具（Protege）的知識建模最佳實踐
模塊3：知識抽取與挖掘I 1. 知識抽取任務定義和相關比賽：實體識別、關系抽取和事件抽取
2. 面向結構化數據（關系數據庫）的知識抽取，包括D2RQ和R2RML等轉換與映射規范與技術介紹
3. 面向半結構化數據（Web tables, 百科站點等）的知識抽取
基于正則表達式的方法
Bootstrapping和Wrapper Induction介紹
4. 實踐展示：基于百科數據的知識抽取

模塊4：知識抽取與挖掘II 1. 面向非結構化數據（文本）的知識抽取
a. 基于本體的知識抽取，包括NELL和DeepDive系統介紹
b. 開放知識抽取，包括TextRunner、Reverb和OLLIE等系統介紹
2. 知識挖掘
知識內容挖掘：實體消歧與鏈接
知識結構挖掘：關聯規則挖掘與社區發現
知識表示學習與鏈接預測，包括TransE和PRA等算法介紹
模塊5：知識存儲 1. 基于關系數據庫的存儲設計，包括各種表設計和索引建立策略
2. 基于RDF的圖數據庫介紹
開源數據庫：Apache Jena、Sesame、gStore、RDF-3X等
商業數據庫：Virtuoso、AllegroGraph、BlazeGraph等
3. 原生圖數據庫介紹，包括Neo4j、OrientDB、Titan和Cayley等
4. 實踐展示：使用Apache Jena存儲百科知識，并使用Fuseki構建圖譜查詢服務
模塊6：知識融合 1. 知識融合任務定義和相關競賽：本體對齊和實體匹配
2. 本體對齊基本流程和常用方法
基于Linguistic的匹配
基于圖結構的匹配
基于外部知識庫的匹配
3. 實體匹配基本流程和常用方法
基于分塊的多階段匹配
基于規則（配置或通過學習）的實體匹配
4. 知識融合工具介紹：包括Falcon-AO、Silk、PARIS、DEDUPE、LIMES和KnowledgeVault
5. 實踐展示：使用Falcon-AO融合百度百科與維基百科中的知識
模塊7：知識推理 1. 本體知識推理簡介與任務分類，包括概念可滿足性、概念包含、實例分類和一致性檢測等
2. 本體推理方法與工具介紹
基于Tableaux運算的方法：Fact++、Racer、Pellet和Hermit等
基于一階查詢重寫的方法：Ontology-based Data Access的Ontop等
基于產生式規則的方法（如Rete)：Jena、Sesame和OWLIM等
基于邏輯編程（如Datalog）改寫的方法：KAON2和RDFox等
3. 實踐展示：使用Jena完成百科知識上的上下位推理、缺失類別補全和一致性檢測等
模塊8：語義搜索 1.語義搜索概述，包括Knowledge Card、Rich Snippet、Facebook Graph Search等
2. 基于語義標注的網頁搜索
Web Data Commons項目介紹
排序算法介紹，擴展BM25
3. 基于圖譜的知識搜索
本體搜索（ontology lookup）
探索式知識檢索，包括查詢構造、結果排序和分面（facets）推薦
4. 知識可視化，包括本體、查詢、結果等的展現方式和可視化分析
5. 實踐展示：使用ElasticSearch實現百科數據的語義搜索
模塊9：知識問答I 1. 知識問答概述和相關數據集（QALD和WebQuestions）
2. 知識問答基本流程
3. 知識問答主流方法介紹
基于模板的方法，包括模板定義、模板生成和模板匹配等步驟
基于語義解析的方法，包括資源映射，邏輯表達式候選生成與排序等
基于深度學習的方法
模塊10：知識問答II 1. IBM Watson問答系統及核心組件詳細解讀
問句理解
候選答案生成
基于證據的答案排序
2. 實踐展示：面向百科知識的問答baseline實現
模塊11：行業知識圖譜應用 1. 行業知識圖譜特點
2. 行業知識圖譜應用，包括金融、醫療、數字圖書館等領域應用
3. 行業知識圖譜構建與應用的挑戰
4. 行業知識圖譜生命周期定義和關鍵組件