知识图谱 NLPKG

0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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任务后，后台会对当前版本的 知识图谱 的知识质量和流水线构建进行评估，并生成质检报告，详见查看质检报告。 步骤10：生成图谱 在图谱流水线页面，单击右上角“生成图谱”，完成图谱的创建。 图20 生成图谱 跳至新建图谱“test”的详情页，查看图谱的状态，当图谱的“状态”由“运行中”变

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如何访问知识图谱 知识图谱服务提供了Web化的服务管理平台，即管理控制台和基于HTTPS请求的API（Application programming interface）管理方式。 管理控制台方式 KG服务提供了简洁易用的管理控制台，包含配置数据源、图谱本体、信息抽取、知识映射、

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在海量知识中快速关联查询秒级响应，搜索结果更准确。 知识梳理 通过图上分析计算，合并相似本体，进行知识消岐。 学习路径的识别及推荐 通过知识点的先修关系，识别学习路径，针对薄弱知识点进行学习路径推荐。 金融风控应用 面对层出不穷、复杂多样的个人和群体行为，帮助客户挖掘出潜在的风险，为客户保驾护航。

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云容器引擎-成长地图 | 华为云 知识图谱 知识图谱服务（Knowledge Graph，简称KG）提供一站式知识图谱全生命周期管理服务，包括本体可视化构建、自动化图谱流水线构建，以及图谱问答、搜索、推理等图谱应用能力，企业可以灵活掌控图谱配置，适合复杂多变的业务场景。 图说KG

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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Standard自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%

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知识图谱问答KBQA服务 KBQA简介 配置元素链接 配置问答模板 问答体验

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业提供知识图谱服务，使用户通过配置化形式自动完成知识图谱的构建流程。知识图谱服务提供图谱创建、本体管理、图谱管理等功能，覆盖创建本体、配置数据源、选择本体、信息抽取、知识映射、知识融合、图谱质检等业务，具体功能如图1和表1所示。 图1 知识图谱流水线平台功能 表1 知识图谱功能说明

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如何购买、体验知识图谱 在创建知识图谱之前，需要购买图谱并选择图谱规格。 图谱规格分为体验版、标准版和高级版，详情请见图谱规格。 图谱规格 体验版图谱 图谱规模为一万边，最多能支撑12000实体和12000关系，数据量超过会被裁剪。 当前KG服务仅支持在控制台创建一次体验版图谱，

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知识图谱服务如何续费 知识图谱服务根据您选择的图片规格和购买时长计费，计费模式包括套餐包和按需计费两种模式，详情请见计费说明。 如果您购买了套餐包，在账户状态正常的情况下，套餐包到期后未续费，就会以按需计费的模式产生费用。 如果您想继续购买套餐包，请再次购买对应的套餐包，使用服务

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业提供知识图谱服务，使用户通过配置化形式自动完成知识图谱的构建流程。知识图谱服务提供图谱创建、本体管理、图谱管理等功能，覆盖创建本体、配置数据源、选择本体、信息抽取、知识映射、知识融合、图谱质检等业务，具体功能如图1和表1所示。 图1 知识图谱流水线平台功能 表1 知识图谱功能说明

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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如何创建知识图谱 构建图谱流程 KG服务为用户提供了两种方式构建图谱，不同的方式所需要的功能不同。基于不同的图谱构建方式，梳理了使用KG服务的主要流程。 图1 构建图谱流程 表1 构建图谱流程说明 主任务 说明 详细指导 购买知识图谱&选择图谱规格 在创建知识图谱之前，需要购买图谱并选择图谱规格。

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知识图谱使用简介 知识图谱服务（Knowledge Graph，简称KG）提供一站式知识图谱全生命周期管理服务，包括本体可视化构建、自动化图谱流水线构建，以及图谱问答、搜索、推理等图谱应用能力，企业可以灵活掌控图谱配置，适合复杂多变的业务场景。

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