知识图谱（Knowledge Graph）是一门前沿的交叉学科，用于将人类社会的海量知识结构化，并提供一个可理解，可解释的一个模型。本训练营将以射雕三部曲为例，从 0 构建起一个可以实际应用的知识图谱。

知识图谱技术是人工智能技术的组成部分，其强大的语义处理和互联组织能力，为智能化信息应用提供了基础。知识图谱旨在描述现实世界中存在的实体以及实体之间的关系。随着人工智能的技术发展和应用，知识图谱作为关键技术之一，已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、内容分发等领域。然而，相比于传统技术，知识图谱的普及远远不够。大部分垂直行业中的技术和业务人员对知识图谱的概念、用途和相关技术的认识仍然比较模糊。

通过本课程的学习，我们会对知识图谱的来龙去脉有个整体的了解，随后将详细介绍知识图谱生命周期中各个环节中涉及的理论，技术和工具。

课程特色

• 课程内容紧贴知识图谱技术栈，涵盖了知识图谱构建的基本内容
• 开发教程详细完整、文档资源齐全、实验过程循序渐进简单明了
• 实验内容互动性强，操作简单
• 技术栈新颖且知识点丰富，学习后对进入知识图谱这个领域有一定的帮助

射雕三部曲构建后的图模型展示

适合人群

• 知识图谱是一个交叉性学科，因此学习本课程前需要事先掌握 Python 基础语法和机器学习中监督学习的基本内容。同时 Cypher 是一种图数据库查询语言，不会 SQL 并不妨碍对 Cypher 的学习。

课程难度

本课程是知识图谱的构建的介绍类课程，不会涉及到具体的数学推导，性能分析与优化等方面的内容。

课程信息

• 学习周期：课程有效期 2 个月，2 个月后无法进行在线实验，但可查看文档内容。高级会员有效期内可一直学习，到期后课程失效，且无法查看文档。部分云主机实验环境因成本较高，存在开启次数限制。关于课程退款等相关注意事项说明，请阅读 用户付费协议。
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