第几讲人工智能概述
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本体论概念 3.2.2RDF和RDFS
3.2.3.OWL和OWL2
3.3.4Json与Json-LD
3.3.5RDFa、HTML5、MicroData
3.3.6SPARQL查询语言

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
4.4.1TesorFlow/Keras（安装与运行）
4.4.2Caffe
4.5　卷积神经网络（CNN）
4.5.1CNN简介
4.5.2CNN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进行时装识别

等....课程

 

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