最近有学员再后台吐槽大厂对于知识图谱项目方面的考察深度提升了很多，面试问题一环接一环，把自己问的头皮发麻：
说说自己在项目中具体负责的模块中用到的技术细节，遇到了什么问题？
为什么这么做？效果如何？你如何调整模型，你思考的逻辑是什么？
你使用的模型的损失函数、如何优化、怎么训练模型的、用的什么数据集？
优化算法的选择做过哪些？为啥这么做？
......
大家都知道NLP近几年非常火，而且发展也特别快。那些耳熟能详的BERT、GPT-3、图神经网络、知识图谱等技术也被大量应用于项目实践中。
尤其是知识图谱，作为人工智能领域的核心技术之一，已经被应用各行各业：比如百度等各大搜索厂商应用图谱来进步提升自身的搜索效果，金融领域应用图谱来做贷前贷后的风控管理，淘宝等电商应用图谱来做精准营销...
招聘网站上，腾讯、字节、搜狗等名企在招聘的知识图谱工程师月薪更是高达3-6万元。
学习知识图谱的学生和技术人员也越来越多，但是很多初学者在了解了知识图谱的基础内容之后，便会在网上查找一大堆资料，开始"自学成才"。
但网上信息零零散散，学到最后要不只知道一些皮毛，要不只熟悉知识图谱相关的某个技术，无法掌握知识图谱技术的精髓，最终实践做不好，科研也找不到方向，只能跟风，一到面试环节，就两个字 —— 凉凉。

▋那么该如何去学习呢？

首先，要去了解了解知识表示和推理相关技术，特别是RDF，RDFS，OWL相关技术，以及本体推理（重点关注RDFS前向推理技术和查询重写技术）、规则推理相关技术（重点关注产生式规则和Datalog），这是知识图谱构建的关键技术。
其次，需要去了解数据库到知识图谱转化到技术，数据库是垂直领域知识图谱构建的重要来源，如果一个领域缺乏数据库，那么构建知识图谱的成本可能会很高。
最后，无论是学习还是面试，都离不开 — 项目经验。
一个好的知识图谱工程师，需要不断去学习知识图谱相关的各种技术，充实自己的武器库，从而能够更好的解决实际问题。这里给大家推荐七月在线的【知识图谱实战课程】
课程包含4个实战项目、10节视频课约20个小时课程、并专门设立课程答疑群，且提供项目完整数据集和代码。
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▋课程简介

本次课程,结合了理论与实践，尽可能让大家学完后能在工业场景项目中落地。课程主要分为4个部分。
第一个部分将会带领大家从图谱的构建开始，学习图谱的存储结构，主流的图数据库，并分别介绍结构化数据与非结构化数据如何构建成图谱；
第二部分为大家介绍常用的图算法与应用场景；
第三部分引入了目前新颖的图神经网络，并教大家如何应用图神经网络进行图应用；
最后一部分为图谱的完整项目，使用图谱做问答系统与风控系统。

▋项目实战

▋课程特色

01、从零开始入门：从基础知识开始介绍，循序渐进，一点一点深挖行为知识分析各个重要技术点。
02、重要项目实践：根据不同知识点设计一些实用性的练习题和小项目，俗话说光看不做假把式，适当的练习能够加深读者的理解，把知识消化吸收为自己所用。
03、强化编程能力：学员只需要拥有python编程基本功即可。课程涉及到现阶段各大公司需要的主流深度学习框架之一; pytorch，通过项目实战，让学员面试时如虎添翼。

▋超强讲师

▋上课方式

粉丝福利
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如果你是想要深入学习NLP，或者你已经有一定基础想要挑战高薪，可以了解下七月在线最新一期的【NLP高级小班】课程。
考虑到市面上几乎所有课程都是以讲技术、讲理论为主，很少有真正带着学员一步步从头到尾实现企业级项目的高端课程，为了让大家更好的在职提升，本期继续由大厂技术专家手把手带你实战大厂项目。
且七月的讲师大多数为国内外知名互联网公司技术骨干或者顶尖院校的专业大牛，在业界有很大的影响力，学员将在这些顶级讲师的手把手指导下完成学习。
在新的一期里，为了夯实基础，改进了技术阶段的课程内容，并增加了每两周一次考试，力求让每位同学都深刻理解NLP的各大模型、理论和应用。

▋五大阶段

分别从NLP基础技能、深度学习在NLP中的应用、Seq2Seq文本生成、Transformer与预训练模型、模型优化等到新技术的使用，包括且不限于GPT、对抗训练、prompt小样本学习等。

▋八大项目

提供文本分类、机器翻译、问答系统、FAQ问答机器人、知识图谱、聊天机器人等项目实战、聊天机器人中的语义理解、文本推荐系统，以及一个开放式项目；

▋标准流程

环境配置与特征工程、模型构建与迭代优化、模型评估与优化上线；
(七月在线部分学员薪资展示)

▋就业辅导

学员在完成项目进入就业阶段后，BAT等大厂技术专家会一对一进行简历优化（比如将集训营项目整理到简历中）、面试辅导（比如面试常见考点/模型/算法），和就业老师一起进行就业推荐等等就业服务。
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