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人工智能未来发展前景将会怎样？
人工智能未来发展前景将会怎样？
随着科技的进步，给我们的生活带来了便利。其中最多一项就是人工智能机器人。在银行、餐厅等很多公共场所，为了让消费者感到方便，甚至用人工智能机器人当服务人员。它已经慢慢融入到我们的生活当中，人工智能的未来有很多种可能，也会改变我们人类的未来。
大数据时代，人工智能相关技术受的关注越来越多，许多科技公司开始涉足人工智能领域。在战略布局实施过程中，但是人工智能的人才短缺，所以人才竞争也会十分激烈。人工智能未来的就业和发展前景非常值得期待的，21世纪，人工智能产业已成为各国重要的创业投资点。
人工智能现在已经进入场景驱动阶段，深入解决各行业不同场景的问题。这种行业实践应用也在不断优化人工智能的核心算法，形成正向发展的趋势。现在，人工智能广泛应用于制造、住房、金融、零售、交通、安防、医疗、物流、教育等行业。
从当前的主要发展趋势来看，人工智能确实全面重构了整个社会的资源配置结构，很多产业领域的生产经营方式也发生了很大的变化。这一过程促进了人才结构的调整。一些职位被代理替换，一些职位升级，同时增加一些新职位。这些新增的工作往往具有很大的价值空间。如果能及时把握住这些新工作，就很有可能把握住新时代的红利。
北京中培IT人工智能课程：
知识图谱是2012年由Google提出，是一种知识库+服务的概念。知识图谱是一种多学科融合的现代理论，将各种信息通过加工和处理，转化成为结构化、语义化的知识结构。知识结构化是知识图谱的核心目的。
人工智能-知识图谱应用与核心技术实战培训简述
人工智能（AI）是新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，将深刻改变人类社会生活，改变世界，对于实现社会生产力新跃升，提高综合国力和国际竞争力具有重要意义。知识图谱是人工智能技术的重要组成部分，是AI分支符号主义在新时期主要的落地技术方式。它以其强大的语义处理能力和开放组织能力，为互联网时代的知识化组织和智能应用奠定了基础。自2012年谷歌提出知识图谱概念以来，国内外大规模知识图谱的研究不断深入，并广泛应用于知识融合、语义搜索和推荐、问答和对话系统、大数据分析与决策等方面，应用领域覆盖金融、制造、政府、电信、电商、客服、零售、娱乐、医疗、农业、出版、保险、知识服务、教育等行业。
人工智能-知识图谱应用与核心技术实战培训特色
本培训班重视技术基础，强调实际应用，采用技术原理与实际应用相结合的方式进行教学。通过展示教师的实际科研成果，讲述人工智能与知识图谱的技术原理与应用系统开发方法、知识图谱系统开发工具使用方法。使学员掌握知识图谱基础与专门知识，获得较强的知识图谱应用系统的分析、设计、实现能力。
参加培训的学员需带笔记本电脑，配置为： Windows 10（或Windows 7）操作系统、jdk-8u191-windows-x64、8G以上内存、256G以上硬盘。
实验软件为： 图数据库： neo4j 3.5社区版；
深度学习开发环境：Anaconda Anaconda 3-5.3（含Tensorflow与keras）。
人工智能-知识图谱应用与核心技术实战培训对象
1、政府、企业、学校IT相关技术人员；高校相关专业硕士、博士研究生。
2、企业技术总监及相关管理人员。
3、人工智能与知识图谱系统架构师、设计与编程人员。
4、对知识图谱技术感兴趣的其他人员
人工智能-知识图谱应用与核心技术实战培训安排
| 时间 | 模块 | 内容 |
| 第 一天 | 第 一讲人工智能概述 | 1.1 人工智能（AI）概念1.２ AI研究的主要技术问题1.３ AI的主要学派1.４ AI十大应用案例 |
| 第二讲知识图谱概述 | 2.1 知识图谱（KG）概念2.2 知识图谱的起源与发展2.3 典型知识图谱项目简介2.4 知识图谱技术概述2.5 知识图谱典型应用 | |
| 第三讲知识表示 | 3.1 基于符号主义的知识表示概述3.1.1 谓词逻辑表示法3.1.2 产生式系统表示法3.1.3 语义网络表示法3.2 知识图谱的知识表示3.2.1 RDF和RDFS3.2.2 OWL和OWL23.2.3 Json-LD与RDFa、MicroData3.2.4 SPARQL查询语言 3.3 知识建模实战 Protege | |
| 第二天 | 第四讲知识图谱核心基础技术（一）神经网络与深度学习 | 4.1 神经网络基本原理4.2 神经网络应用举例4.3 深度学习概述4.4主流深度学习框架4.4.1 TesorFlow4.4.2 Caffe4.5 卷积神经网络（CNN）4.5.1 CNN简介4.5.2 CNN关键技术:局部感知、卷积、池化、CNN训练4.5.3 典型卷积神经网络结构4.5.4 深度残差网络4.5.5 案例：利用CNN进行手写数字识别 |
| 第五讲知识图谱核心基础技术（二） 基于深度学习的自然语言处理 | 5.1 循环神经网络（RNN）概述5.2 基本RNN5.3 长短时记忆模型(LSTM)5.4 门控循环单元（GRU）5.5 知识图谱向量表示方法5.5.1 向量表示法5.5.2 知识图谱嵌入 | |
| 第三天 | 第六讲知识抽取与融合 | 6.1 知识抽取主要方法与方式6.1.1 主要方法6.1.2 主要方式6.2 面向结构化数据的知识抽取6.2.1 Direct Mapping6.2.2 R2RML6.3 面向半结构化数据的知识抽取6.3.1 基于正则表达式的方法6.3.2 基于包装器的方法6.4. 面向非结构化数据的知识抽取6.4.1 实体抽取 6.4.2 关系抽取6.4.3 事件抽取 6.5 知识挖掘6.5.1知识挖掘流程6.5.2 知识挖掘主要方法6.6 知识融合6.6.1 本体匹配 6.6.2 实体对齐 |
| 第七讲存储与检索 | 7.1 知识存储与检索基础知识7.2 知识图谱的存储方法7.2.1基于关系数据库的存储 7.2.2 基于RDF数据库的存储7.2.3 原生图数据库Neo4j存储7.3 图谱构建实践 NEO4J |
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| 第八讲知识图谱案例 | 8.1 基于Neo4j人物关系知识图谱存储与检索 |
人工智能-知识图谱应用与核心技术实战培训费用
线下面授培训费8800元/人（含培训费、场地费、资料费、学习期间午餐以及录播视频回放一年）食宿可统一安排，费用自理。
网络直播培训费：7800元/人（含培训费、平台费、资料费以及直播视频回放一年）。
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