如何系统学习知识图谱-15年+IT老兵的经验分享

一、前言 
就IT而言，胖子哥算是老兵，可以去猝死的年纪，按照IT江湖猿龄的规矩，也算是到了耳顺之年；而就人工智能而言，胖子哥还是新人，很老的新人，深度学习、语音识别、人脸识别，知识图谱，逐个的学习了一遍，并在商业变现的项目中投入应用，语音识别、人脸识别和知识图谱。即使有十多年的技术底蕴，学起来也算颇费周章，用起来更是步步坎坷。实践过程中做了笔记，并且把内容整理成了系列课程2017年底份推出了《人工智能产品经理最佳实践》，2018年初推出了《知识图谱开发实战案例剖析》线下和线上的视频课程。过程中与学员都有沟通，作为笔记，都写成立系列博文《知识图谱实战开发案例剖析》，同时愈发感觉到学习方法的重要性，感谢CSDN，能提供这样的一个平台，可以组织这样的活动。 
二、正文 
人工智能已经成为热点，如何成功入坑/转型人工智能成为摆在所有 IT 从业者面向的问题。人工智能相关的技术包括感知能力（语音识别、计算机视觉等）、认知能力（NLP、知识图谱等）、服务能力（垂直领域的产品服务）。知识图谱被称为人工智能进步的阶梯，是 Google 等公司发展人工智能的核心战略。本 Chat 分享的内容基于实践总结，教大家如何系统学习知识图谱。通过本次学习，读者可以对知识图谱有一个宏观的、全面的认识。 
本文系统介绍基于实践总结的一套知识图谱的方法论，内容包括： 
知识图谱基础理论：概念定义、发展历史、知识图谱与人工智能的关系； 
知识图谱典型应用：语义理解、智能搜索、精准问答、辅助决策； 
知识图谱建模方法：建模框架、参照法、归纳法和工具平台 Protege 简介； 
知识图谱存储模型：SQL、RDF 和 Graph，Neo4j 基础； 
知识图谱获取方式：众包法、标准共建法、专家法和机器学习法。 
三、活动地址： 
http://gitbook.cn/gitchat/activity/5a7f9d1c387ae05a2303e46e