会员
知识图谱实战:构建方法与行业应用
于俊 李雅洁 彭加琪 程知远更新时间:2023-06-28 16:32:50
最新章节:文后开会员,本书免费读 >
这是一本综合介绍知识图谱构建与行业实践的著作,是作者多年从事知识图谱与认知智能应用落地经验的总结,得到了多位知识图谱资深专家的推荐。本书以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识,尤其对从零开始构建知识图谱过程中需要经历的步骤,以及每个步骤需要考虑的问题都给予较为详细的解释。本书基于实际业务进行抽象,结合知识图谱的7个构建步骤,深入分析知识图谱技术应用以及8个行业综合案例的设计与实现。全书分为基础篇、构建篇、实践篇,共16章内容。基础篇(第1章),介绍知识图谱的定义、分类、发展阶段,以及构建方式、逻辑技术架构、现状与应用场景等。构建篇(第2~8章),详细介绍知识抽取、知识表示、知识融合、知识存储、知识建模、知识推理、知识评估与运维等知识图谱构建的核心步骤,并结合实例讲解应用方法。实践篇(第9~16章),详细讲解知识图谱的综合应用,涵盖知识问答评测、知识图谱平台、智能搜索、图书推荐系统、开放领域知识问答、交通领域知识问答、汽车领域知识问答、金融领域推理决策。
品牌:机械工业出版社
上架时间:2023-02-01 00:00:00
出版社:机械工业出版社
本书数字版权由机械工业出版社提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
知识图谱实战:构建方法与行业应用最新章节
查看全部于俊 李雅洁 彭加琪 程知远
主页
最新上架
- 会员
ChatGPT:AIGC时代商业应用赋能
2023年以来,OpenAI相继发布了聊天机器人模型ChatGPT、新一代多模态大模型GPT-4等产品,以强大的能力俘获了大量用户,颠覆了用户对于AI的认知。本书以ChatGPT为中心,对ChatGPT的相关知识进行详细的讲解。本书共12章,前5章从ChatGPT概述、技术底座、内容变革、产业格局、商业展望5个方面对ChatGPT进行了解读,帮助用户全面了解ChatGPT,对其形成完整的认知。第6计算机12.8万字 - 会员
AIGC:让生成式AI成为自己的外脑
《AIGC:让生成式AI成为自己的外脑》针对近期较为火热的AIGC技术及其相关话题,介绍AIGC的技术原理、专业知识和应用。全书共分为九章。第一章介绍AIGC技术的基本概念和发展历程;第二、三章介绍AIGC的基础技术栈和拓展技术栈;第四、五章分别讨论了AIGC技术在文本生成和图像生成两个领域的现状和前景;第六章列举了目前较为热门的AIGC技术应用;第七章描述了AIGC的上、中、下游产业链及未来前景计算机12.8万字 - 会员
从零开始大模型开发与微调:基于PyTorch与ChatGLM
大模型是深度学习自然语言处理皇冠上的一颗明珠,也是当前AI和NLP研究与产业中最重要的方向之一。本书使用PyTorch2.0作为学习大模型的基本框架,以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序实现、应用实战以及微调技术,为读者揭示大模型开发技术。《从零开始大模型开发与微调:基于PyTorch与ChatGLM》共18章,内容包括人工智能与大模型、PyTorch2.0深度学习环境搭建计算机12.8万字 - 会员
深度学习与计算机视觉:项目式教材
本书基于国产自主可控龙芯处理器,系统地介绍计算机视觉领域的基本理论与实践,并结合当前主流的深度学习框架和龙芯平台以项目式教学的形式讲述任务的实施。本书主要包括OpenCV基础功能实战、深度学习框架的部署、计算机视觉技术基础知识、图像分类网络的部署、目标检测网络的部署、图像分割网络的部署、龙芯智能计算平台模型的训练和龙芯智能计算平台的推理部署等内容。通过阅读本书,读者能够了解和掌握深度学习在计算机视计算机10万字 - 会员
PyTorch 2.0深度学习从零开始学
PyTorch是一个开源的机器学习框架,它提供了动态计算图的支持,让用户能够自定义和训练自己的神经网络,目前是机器学习领域中的框架之一。《PyTorch2.0深度学习从零开始学》共分15章,内容包括PyTorch概述、开发环境搭建、基于PyTorch的MNIST分类实战、深度学习理论基础、MNIST分类实战、数据处理与模型可视化、基于PyTorch卷积层的分类实战、PyTorch数据处理与模型可计算机11.3万字 - 会员
玩赚ChatGPT:人人都能用的工作好帮手
本书以工作场景和具体任务来驱动,包括53个场景展示、85项任务模拟、237次提问示范,让完全不懂技术的小白,也能成为ChatGPT工具使用方面的行家。本书通过详细讲解具体任务的提问与追问方法,让ChatGPT成为每个人的工作好帮手,帮助人们提升工作效能,打造超能个体与超能团队。计算机13.8万字 - 会员
华为MindSpore深度学习框架应用开发实战
全书从逻辑上共分3部分。第一部分由第1章和第2章组成,介绍深度学习的基础理论、MindSpore总体架构和编程基础。第二部分由第3~8章组成,介绍MindSpore框架各子系统的具体情况,包括数据处理、算子、神经网络模型开发、数据可视化组件MindInsight、推理、以及移动端AI框架MindSporeLite。第三部分由第9章和第10章组成,介绍使用MindSpore框架开发和训练的经典深度计算机13万字 - 会员
基于信息增强的图神经网络学习方法研究
本书深入剖析了图神经网络领域所面临的两大核心挑战:深度加深模型退化和监督信息过度依赖。针对这两大挑战,本书提出了一系列解决思路,涵盖模型结构设计、训练策略优化等方面的内容。全书共7章,第1章主要介绍了图神经网络研究的背景与意义,阐述了近年来国内外网络表示学习与图神经网络的研究现状,分析了图神经网络当前面临的挑战及其主要问题等;第2章主要对图神经网络进行概要论述,包括基础的理论、典型的模型方法及应用计算机8.1万字 - 会员
智能计算系统:从深度学习到大模型
本书由中科院计算所、软件所的专家学者倾心写就,以“图像风格迁移”应用为例,全面介绍智能计算系统的软硬件技术栈。第2版以大模型为牵引进行更新,第1章回顾人工智能、智能计算系统的发展历程,第2、3章在介绍深度学习算法知识的基础上增加了大模型算法的相关知识,第4章介绍深度学习编程框架PyTorch的发展历程、基本概念、编程模型和使用方法,第5章介绍编程框架的工作原理,第6章回顾深度学习所用的处理器结构从计算机34.9万字