线下课程推荐 | 知识图谱理论与实战：构建行业知识图谱（第四期）

2019 年 11 月 2 日 PaperWeekly

知识，是智能的前提。

2012年，Google推出“Google Knowledge Graph”，并利用其在搜索引擎中增强搜索结果，这便是“知识图谱”名称的由来。作为AI领域的一项底层技术，知识图谱在国内一直是不愠不火的存在，不为大众所知，也得不到AI初创企业的青睐。但是近年来，知识图谱升温趋势开始显现，好像“突然火了”。

“知识图谱”百度搜索指数逐年提升，近几年“越来越火”

以电商行业为例，阿里巴巴生态积累了海量的商品数据，这些宝贵的数据来自淘宝、天猫、1688、AliExpress等多个市场，同时品牌商、行业运营、治理运营、消费者、国家机构、物流商等多种角色参与其中，贡献并校正着这样一个庞大的商品库。阿里基于以上数据库建立起了知识图谱，打造全网商品智能服务体系，被广泛应用于搜索、前端导购、平台治理、智能问答、品牌商运营等核心、创新业务，为阿里生态的营收立下了汗马功劳。

与此同时，国内的知识图谱创业公司近年来开始涌现。一些大数据公司开始在自己的名字后面加上“知识图谱”四个字，以更好地承接业务。为避免与BAT直接交锋，创业公司们另辟蹊径，切入智能客服、金融、法律、公安、航空、医疗等 “知识密集型”行业，在知识图谱这片蓝海中分别找到了自己的定位和市场。

随着知识图谱技术在搜索、聊天机器人、大数据风控、智能医疗、证券投资、推荐系统等行业的应用以及各类企业的入场，相关人才需求逐年增加，供不应求。在各大主流招聘网站上，可以看到知识图谱工程师的薪资普遍高于其他AI领域。越来越多技术人员开始转向知识图谱领域的研发，但是由于知识图谱知识点广，可参考的资料不多，同时线上线下有价值的知识图谱实战类课程极少，给知识图谱的入门和能力提升带来极大困难。

图片来源于招聘网站Boss直聘

基于此，深蓝学院联合国内知识图谱领域的知名学者，增开第四期知识图谱线下集训课程，地点定于深圳。本期集训为时4天，致力于通过8个半天和4个晚自习的高强度课程学习&实践，即学即练，帮助学员系统掌握知识图谱各个生命周期的主流核心技术，学会如何独立实现一个基于知识图谱的问答系统，并最终构建行业知识图谱。（本次集训以构建医疗行业知识图谱为教学实战案例）

本次集训提供所有代码、说明文档及操作视频（如下所示），为了确保学员的实战效果，还另外安排一个月的线上答疑和实战项目指导。

讲师介绍

曾博，高校讲师，中科院自动化所模式识别国家重点实验室博士，主要研究方向为信息抽取、知识图谱、自然语言处理，迄今在包括ACL、EMNLP、COLING、IJCAI等国际顶级会议上发表多篇学术论文，曾获得COLING、CCL最佳论文奖。主持多项国家自然科学基金青年基金、湖南省自然科学基金等项目，参与了国家自然科学基金、国家重点基础研究发展计划（973计划）及华为等多个科研项目，具有丰富的知识图谱落地实践经验。

（可添加文末子书的微信，获取曾博在COLING的获奖论文）

本次集训适合谁参加

1. 研究方向与知识图谱相关的硕博研究生

2. 想成为或者转型做知识图谱工程师的学员

3. 计划拓展知识图谱相关业务、想提升团队专业素质的企业人员

完成本次集训你将获得哪些技能