知识图谱有哪些方向是可以深入研究的？

AI+或AI赋能已是传统行业智能化升级和转型的基本模式。近年来越来越多的传统行业的核心战略转移到人工智能领域，但随着大数据红利的消失殆尽，以深度学习为代表的感知智能水平日益接近其“天花板”（来自肖仰华老师分享）。数据驱动的第二代人工智能依然受限于“特定模型解决特定任务”。

因此，想要解决现实世界的很多实际问题，还需要知识，特别是符号化的知识。人类语言理解、司法判案、医疗诊断、投资决策等等很多领域都是显著依赖知识才能实现的，而知识图谱就是这种不可或缺的知识的重要表现形式之一，既是人工智能的重要分支，也是让机器具有认知能力的基石。

可以说知识图谱是整个AI的未来，也是实现人工智能从“感知”跃升到“认知”的基础。近年来，知识图谱作为实现认知智能的核心驱动力，已广泛应用在金融、电商、医疗、政务等诸多领域。

（来源：艾瑞咨询）

但知识图谱是一项庞大而复杂的工程，涉及知识工程、自然语言处理、数据库、机器学习等多个学科的知识。 受限于 知 识图谱庞大的 知识 面 ， 初学者不容易理清知识体系，往往无从着手学习； 并且其技术栈较长，掌握知识图谱整个知识框架需要很长时间，同时，遇到问题时如果得不到及时解答，会逐渐失去热情直至放弃。

基于此，深蓝学院教研团队推出了 『知识图谱理论与实践』 线上课程。课程系统讲解各个知识图谱生命周期的主流方法，并最终完成问答系统的实践项目，帮助大家高效入门知识图谱，系统学习整个知识图谱框架体系、落地方法、应用场景。

科学系统的学习内容

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实践项目

在细致讲解体系构建、知识获取、知识融合、知识存储和查询、知识推理及知识问答系统等核心技术的同时，结合实践项目，让大家对知识图谱有更透彻的理解。

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基于以往6期线下课程，迭代精品线上课程。

第六期集训（北京场）班级同学合影

（第一、二期线下课程老师答疑环节）

学后收获

理论上

1、掌握以知识图谱为代表的知识工程的基本问题和基本方法；

2、 系统性地掌握知识图谱生命周期各阶段核心技术原理。

实践上

1、具备编程实现知识图谱各阶段经典算法 ；

2、学会使用经典的知识图谱相关软件；

3、  掌握知识图谱案例研发脉络，能简单实现基于知识图谱的问答系统。

还能收获

1. 优质的学习圈子

伙伴们大多是来自985、211及海外院校硕博，在这里大家一起学习、进行讨论与研究。独一无二的优质圈子将是你未来学习与就业的宝贵资源。

（一起学习伙伴院校）

2. 企业认可的证书

学完课程后将有机会收获优秀学员证书、毕业证书，为你的简历加分添彩。

课程服务

1. 三师助力

讲师&助教及时答疑解惑，班主任全程带班督学，帮你克服拖延，不断进步。

2.  定期班会

助教会对作业进行1V1批改；并定期进行班会，在班会中，学习更多技巧；在交流中收获更多思路。

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