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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(jìn)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(dāng)服務(wù)人員。它已經(jīng)慢慢融入到我們的生活當(dāng)中，人工智能的未來有很多種可能，也會改變我們?nèi)祟惖奈磥怼?/p>
大數(shù)據(jù)時代，人工智能相關(guān)技術(shù)受的關(guān)注越來越多，許多科技公司開始涉足人工智能領(lǐng)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(jì)，人工智能產(chǎn)業(yè)已成為各國重要的創(chuàng)業(yè)投資點。
人工智能現(xiàn)在已經(jīng)進(jìn)入場景驅(qū)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(yīng)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。現(xiàn)在，人工智能廣泛應(yīng)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(dāng)前的主要發(fā)展趨勢來看，人工智能確實全面重構(gòu)了整個社會的資源配置結(jié)構(gòu)，很多產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的生產(chǎn)經(jīng)營方式也發(fā)生了很大的變化。這一過程促進(jìn)了人才結(jié)構(gòu)的調(diào)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(wù)的概念。知識圖譜是一種多學(xué)科融合的現(xiàn)代理論，將各種信息通過加工和處理，轉(zhuǎn)化成為結(jié)構(gòu)化、語義化的知識結(jié)構(gòu)。知識結(jié)構(gòu)化是知識圖譜的核心目的。
人工智能-知識圖譜應(yīng)用與核心技術(shù)實戰(zhàn)培訓(xùn)簡述
人工智能（AI）是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力，將深刻改變?nèi)祟惿鐣睿淖兪澜?，對于實現(xiàn)社會生產(chǎn)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(shù)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(shù)方式。它以其強大的語義處理能力和開放組織能力，為互聯(lián)網(wǎng)時代的知識化組織和智能應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。自2012年谷歌提出知識圖譜概念以來，國內(nèi)外大規(guī)模知識圖譜的研究不斷深入，并廣泛應(yīng)用于知識融合、語義搜索和推薦、問答和對話系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)分析與決策等方面，應(yīng)用領(lǐng)域覆蓋金融、制造、政府、電信、電商、客服、零售、娛樂、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)、出版、保險、知識服務(wù)、教育等行業(yè)。
人工智能-知識圖譜應(yīng)用與核心技術(shù)實戰(zhàn)培訓(xùn)特色
本培訓(xùn)班重視技術(shù)基礎(chǔ)，強調(diào)實際應(yīng)用，采用技術(shù)原理與實際應(yīng)用相結(jié)合的方式進(jìn)行教學(xué)。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(shù)原理與應(yīng)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(xué)員掌握知識圖譜基礎(chǔ)與專門知識，獲得較強的知識圖譜應(yīng)用系統(tǒng)的分析、設(shè)計、實現(xiàn)能力。
參加培訓(xùn)的學(xué)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(nèi)存、256G以上硬盤。
實驗軟件為： 圖數(shù)據(jù)庫： neo4j 3.5社區(qū)版；
深度學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境：Anaconda Anaconda 3-5.3（含Tensorflow與keras）。
人工智能-知識圖譜應(yīng)用與核心技術(shù)實戰(zhàn)培訓(xùn)對象
1、政府、企業(yè)、學(xué)校IT相關(guān)技術(shù)人員；高校相關(guān)專業(yè)碩士、博士研究生。
2、企業(yè)技術(shù)總監(jiān)及相關(guān)管理人員。
3、人工智能與知識圖譜系統(tǒng)架構(gòu)師、設(shè)計與編程人員。
4、對知識圖譜技術(shù)感興趣的其他人員
人工智能-知識圖譜應(yīng)用與核心技術(shù)實戰(zhàn)培訓(xùn)安排
| 時間 | 模塊 | 內(nèi)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(shù)問題1.３ AI的主要學(xué)派1.４ AI十大應(yīng)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(shù)概述2.5 知識圖譜典型應(yīng)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(chǎn)生式系統(tǒng)表示法3.1.3 語義網(wǎng)絡(luò)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(chǔ)技術(shù)（一）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí) | 4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用舉例4.3 深度學(xué)習(xí)概述4.4主流深度學(xué)習(xí)框架4.4.1 TesorFlow4.4.2 Caffe4.5 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）4.5.1 CNN簡介4.5.2 CNN關(guān)鍵技術(shù):局部感知、卷積、池化、CNN訓(xùn)練4.5.3 典型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)4.5.4 深度殘差網(wǎng)絡(luò)4.5.5 案例：利用CNN進(jìn)行手寫數(shù)字識別 |
| 第五講知識圖譜核心基礎(chǔ)技術(shù)（二） 基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理 | 5.1 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（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(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的知識抽取6.2.1 Direct Mapping6.2.2 R2RML6.3 面向半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的知識抽取6.3.1 基于正則表達(dá)式的方法6.3.2 基于包裝器的方法6.4. 面向非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的知識抽取6.4.1 實體抽取 6.4.2 關(guān)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(chǔ)知識7.2 知識圖譜的存儲方法7.2.1基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫的存儲 7.2.2 基于RDF數(shù)據(jù)庫的存儲7.2.3 原生圖數(shù)據(jù)庫Neo4j存儲7.3 圖譜構(gòu)建實踐 NEO4J |
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| 第八講知識圖譜案例 | 8.1 基于Neo4j人物關(guān)系知識圖譜存儲與檢索 |
人工智能-知識圖譜應(yīng)用與核心技術(shù)實戰(zhàn)培訓(xùn)費用
線下面授培訓(xùn)費8800元/人（含培訓(xùn)費、場地費、資料費、學(xué)習(xí)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(wǎng)絡(luò)直播培訓(xùn)費：7800元/人（含培訓(xùn)費、平臺費、資料費以及直播視頻回放一年）。