如何系统学习知识图谱

作者/分享人:胖子哥
向 Ta 提问
资深数据产品专家,人工智能探索者,15年+一线IT工程实践经验。社区达人,《数据实践之美》《运营前线》共同作者。

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:

  1. 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;
  2. 知识图谱典型应用:语义理解、智能搜索、精准问答、辅助决策;
  3. 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;
  4. 知识图谱存储模型:SQL、RDF 和 Graph,Neo4j 基础;
  5. 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。
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