新課教育合作學校
人工智能未來發(fā)展前景將會怎樣？
人工智能未來發(fā)展前景將會怎樣？
隨著科技的進步，給我們的生活帶來了便利。其中最多一項就是人工智能機器人。在銀行、餐廳等很多公共場所，為了讓消費者感到方便，甚至用人工智能機器人當服務人員。它已經慢慢融入到我們的生活當中，人工智能的未來有很多種可能，也會改變我們人類的未來。
大數據時代，人工智能相關技術受的關注越來越多，許多科技公司開始涉足人工智能領域。在戰(zhàn)略布局實施過程中，但是人工智能的人才短缺，所以人才競爭也會十分激烈。人工智能未來的就業(yè)和發(fā)展前景非常值得期待的，21世紀，人工智能產業(yè)已成為各國重要的創(chuàng)業(yè)投資點。
人工智能現在已經進入場景驅動階段，深入解決各行業(yè)不同場景的問題。這種行業(yè)實踐應用也在不斷優(yōu)化人工智能的核心算法，形成正向發(fā)展的趨勢?，F在，人工智能廣泛應用于制造、住房、金融、零售、交通、安防、醫(yī)療、物流、教育等行業(yè)。
從當前的主要發(fā)展趨勢來看，人工智能確實全面重構了整個社會的資源配置結構，很多產業(yè)領域的生產經營方式也發(fā)生了很大的變化。這一過程促進了人才結構的調整。一些職位被代理替換，一些職位升級，同時增加一些新職位。這些新增的工作往往具有很大的價值空間。如果能及時把握住這些新工作，就很有可能把握住新時代的紅利。
北京中培IT人工智能課程：
知識圖譜是2012年由Google提出，是一種知識庫+服務的概念。知識圖譜是一種多學科融合的現代理論，將各種信息通過加工和處理，轉化成為結構化、語義化的知識結構。知識結構化是知識圖譜的核心目的。
人工智能-知識圖譜應用與核心技術實戰(zhàn)培訓簡述
人工智能（AI）是新一輪科技革命和產業(yè)變革的核心驅動力，將深刻改變人類社會生活，改變世界，對于實現社會生產力新躍升，提高綜合國力和國際競爭力具有重要意義。知識圖譜是人工智能技術的重要組成部分，是AI分支符號主義在新時期主要的落地技術方式。它以其強大的語義處理能力和開放組織能力，為互聯網時代的知識化組織和智能應用奠定了基礎。自2012年谷歌提出知識圖譜概念以來，國內外大規(guī)模知識圖譜的研究不斷深入，并廣泛應用于知識融合、語義搜索和推薦、問答和對話系統(tǒng)、大數據分析與決策等方面，應用領域覆蓋金融、制造、政府、電信、電商、客服、零售、娛樂、醫(yī)療、農業(yè)、出版、保險、知識服務、教育等行業(yè)。
人工智能-知識圖譜應用與核心技術實戰(zhàn)培訓特色
本培訓班重視技術基礎，強調實際應用，采用技術原理與實際應用相結合的方式進行教學。通過展示教師的實際科研成果，講述人工智能與知識圖譜的技術原理與應用系統(tǒng)開發(fā)方法、知識圖譜系統(tǒng)開發(fā)工具使用方法。使學員掌握知識圖譜基礎與專門知識，獲得較強的知識圖譜應用系統(tǒng)的分析、設計、實現能力。
參加培訓的學員需帶筆記本電腦，配置為： Windows 10（或Windows 7）操作系統(tǒng)、jdk-8u191-windows-x64、8G以上內存、256G以上硬盤。
實驗軟件為： 圖數據庫： neo4j 3.5社區(qū)版；
深度學習開發(fā)環(huán)境：Anaconda Anaconda 3-5.3（含Tensorflow與keras）。
人工智能-知識圖譜應用與核心技術實戰(zhàn)培訓對象
1、政府、企業(yè)、學校IT相關技術人員；高校相關專業(yè)碩士、博士研究生。
2、企業(yè)技術總監(jiān)及相關管理人員。
3、人工智能與知識圖譜系統(tǒng)架構師、設計與編程人員。
4、對知識圖譜技術感興趣的其他人員
人工智能-知識圖譜應用與核心技術實戰(zhàn)培訓安排
| 時間 | 模塊 | 內容 |
| 第 一天 | 第 一講人工智能概述 | 1.1 人工智能（AI）概念1.２ AI研究的主要技術問題1.３ AI的主要學派1.４ AI十大應用案例 |
| 第二講知識圖譜概述 | 2.1 知識圖譜（KG）概念2.2 知識圖譜的起源與發(fā)展2.3 典型知識圖譜項目簡介2.4 知識圖譜技術概述2.5 知識圖譜典型應用 | |
| 第三講知識表示 | 3.1 基于符號主義的知識表示概述3.1.1 謂詞邏輯表示法3.1.2 產生式系統(tǒng)表示法3.1.3 語義網絡表示法3.2 知識圖譜的知識表示3.2.1 RDF和RDFS3.2.2 OWL和OWL23.2.3 Json-LD與RDFa、MicroData3.2.4 SPARQL查詢語言 3.3 知識建模實戰(zhàn) Protege | |
| 第二天 | 第四講知識圖譜核心基礎技術（一）神經網絡與深度學習 | 4.1 神經網絡基本原理4.2 神經網絡應用舉例4.3 深度學習概述4.4主流深度學習框架4.4.1 TesorFlow4.4.2 Caffe4.5 卷積神經網絡（CNN）4.5.1 CNN簡介4.5.2 CNN關鍵技術:局部感知、卷積、池化、CNN訓練4.5.3 典型卷積神經網絡結構4.5.4 深度殘差網絡4.5.5 案例：利用CNN進行手寫數字識別 |
| 第五講知識圖譜核心基礎技術（二） 基于深度學習的自然語言處理 | 5.1 循環(huán)神經網絡（RNN）概述5.2 基本RNN5.3 長短時記憶模型(LSTM)5.4 門控循環(huán)單元（GRU）5.5 知識圖譜向量表示方法5.5.1 向量表示法5.5.2 知識圖譜嵌入 | |
| 第三天 | 第六講知識抽取與融合 | 6.1 知識抽取主要方法與方式6.1.1 主要方法6.1.2 主要方式6.2 面向結構化數據的知識抽取6.2.1 Direct Mapping6.2.2 R2RML6.3 面向半結構化數據的知識抽取6.3.1 基于正則表達式的方法6.3.2 基于包裝器的方法6.4. 面向非結構化數據的知識抽取6.4.1 實體抽取 6.4.2 關系抽取6.4.3 事件抽取 6.5 知識挖掘6.5.1知識挖掘流程6.5.2 知識挖掘主要方法6.6 知識融合6.6.1 本體匹配 6.6.2 實體對齊 |
| 第七講存儲與檢索 | 7.1 知識存儲與檢索基礎知識7.2 知識圖譜的存儲方法7.2.1基于關系數據庫的存儲 7.2.2 基于RDF數據庫的存儲7.2.3 原生圖數據庫Neo4j存儲7.3 圖譜構建實踐 NEO4J |
|
| 第八講知識圖譜案例 | 8.1 基于Neo4j人物關系知識圖譜存儲與檢索 |
人工智能-知識圖譜應用與核心技術實戰(zhàn)培訓費用
線下面授培訓費8800元/人（含培訓費、場地費、資料費、學習期間午餐以及錄播視頻回放一年）食宿可統(tǒng)一安排，費用自理。
網絡直播培訓費：7800元/人（含培訓費、平臺費、資料費以及直播視頻回放一年）。