人工智能--知识图谱项目实战视频教学(附源码)8折秒杀!

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共31节 8287人在学 课程详情
  • 基础理论篇

    • 汽车知识图谱完整项目运行演示
    • 汽车知识图谱开发环境安装部署
    • 汽车知识图谱业务需求分析
    • 汽车知识图谱系统架构设计
  • 模型设计篇

    • 汽车知识图谱模型设计概述
    • 知识图谱模型设计方法论
    • 汽车知识图谱语义类型设计
    • 汽车知识图谱语义关系设计
  • 知识获取篇

    • 网络爬虫开发环境部署
    • 汽车品牌数据获取程序设计
    • 汽车车系数据获取程序设计
    • 汽车车型数据获取程序设计
    • 汽车配置数据获取程序设计
    • Neo4j数据批量导入程序设计
  • 程序设计篇

    • Python Web前端框架设计
    • 通用命名实体识别程序设计
    • 汽车领域命名实时识别程序设计
    • 实体查询程序设计(废弃)
    • 实体查询程序设计
    • 汽车关系查询程序设计
    • 实体对象查询程序设计
    • 知识图谱数据可视化
  • 知识应用篇

    • 推荐系统基本原理和实现机制
    • 知识图谱与推荐系统的融合
    • 基于KGE的推荐系统框架
    • RippleNet推荐系统源码框架剖析
  • 番外:知识图谱系统架构串讲(直播录像)

    • 知识图谱系统架构串讲1
    • 知识图谱系统架构串讲2
    • 知识图谱系统架构串讲3
    • 知识图谱系统架构串讲4
    • 知识图谱系统架构串讲5

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    课时介绍

    爬虫开发环境部署

    课程介绍

    本课程是知识图谱能力进阶课程;具有三大特色: 1.案例驱动:围绕一个完整的领域知识图谱实战项目展开:汽车领域知识图谱。包括:需求分析、架构设计、知识建模、知识抽取、可视化展示等; 2.实战开发:从0-1,全面剖析完整项目整个建设生命周期:知识抽取、知识建模、知识推理、知识存储、知识应用。 3.源码剖析:赠送汽车领域知识图谱完整数据资源,程序源码;详述源码结构、实现原理和开发接口。 任务作业: (1)参照汽车知识图谱设计,设计手机领域语义类型和语义关系; (2)参考汽车数据下载爬虫,设计手机品牌数据下载爬虫; 要求: (1)设计:思路明确,方法清晰 (2)绘制手机领域语义类型和语义关系框图; (3)展示手机品牌和手机系列爬虫程序执行结果; (注意: 作业需写在CSDN博客中,请把作业链接贴在评论区,老师会定期逐个批改~~)
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