01 课程介绍.mp4

　　02 知识图谱通俗解读.mp4

　　03 知识图谱在搜索引擎中的应用.mp4

　　04 知识图谱在医疗领域应用实例.mp4

　　05 金融与推荐领域的应用.mp4

　　06 数据获取分析.mp4

　　07 数据关系抽取分析.mp4

　　08 常用NLP技术点分析.mp4

　　09 graph-embedding的作用与效果.mp4

　　10 金融领域图编码实例.mp4

　　11 视觉领域图编码实例.mp4

　　12 图谱知识融合与总结分析.mp4

　　13 Neo4j图数据库介绍.mp4

　　14 Neo4j数据库安装流程演示.mp4

　　15 可视化例子演示.mp4

　　16 创建与删除操作演示.mp4

　　17 数据库更改查询操作演示.mp4

　　18 使用Py2neo建立连接.mp4

　　19 提取所需的指标信息.mp4

　　20 在图中创建实体.mp4

　　21 根据给定实体创建关系.mp4

　　22 项目概述与整体架构分析.mp4

　　23 医疗数据介绍及其各字段含义.mp4

　　24 任务流程概述.mp4

　　25 环境配置与所需工具包安装.mp4

　　26 提取数据中的关键字段信息.mp4

　　27 创建关系边.mp4

　　28 打造医疗知识图谱模型.mp4

　　29 加载所有实体数据.mp4

　　30 实体关键词字典制作.mp4

　　31 完成对话系统构建.mp4

　　32 关系抽取要完成的任务演示与分析.mp4

　　33 LTP工具包概述介绍.mp4

　　34 pyltp安装与流程演示.mp4

　　35 得到分词与词性标注结果.mp4

　　36 依存句法概述.mp4

　　37 句法分析结果整理.mp4

　　38 语义角色构建与分析.mp4

　　39 设计规则完成关系抽取.mp4

　　40 竞赛任务目标.mp4

　　41 图模型信息提取.mp4

　　42 节点权重特征提取(PageRank).mp4

　　43 deepwalk构建图顶点特征.mp4

　　44 各项统计特征.mp4

　　45 app安装特征.mp4

　　46 图中联系人特征.mp4

　　47 数据与任务介绍.mp4

　　48 整体模型架构.mp4

　　49 数据-标签-语料库处理.mp4

　　50 输入样本填充补齐.mp4

　　51 训练网络模型.mp4

　　52 医疗数据集(糖尿病)实体识别.mp4

　　53 行人重识别要解决的问题.mp4

　　54 挑战与困难分析.mp4

　　55 评估标准rank1指标.mp4

　　56 map值计算方法.mp4

　　57 triplet损失计算实例.mp4

　　58 Hard-Negative方法应用.mp4

　　59 关键点位置特征构建.mp4

　　60 图卷积与匹配的作用.mp4

　　61 局部特征热度图计算.mp4

　　62 基于图卷积构建人体拓扑关系.mp4

　　63 图卷积模块实现方法.mp4

　　64 图匹配在行人重识别中的作用.mp4

　　65 整体算法框架分析.mp4

　　66 数据集与环境配置概述.mp4

　　67 局部特征准备方法.mp4

　　68 得到一阶段热度图结果.mp4

　　69 阶段监督训练.mp4

　　70 初始化图卷积模型.mp4

　　71 mask矩阵的作用.mp4

　　72 邻接矩阵学习与更新.mp4

　　73 基于拓扑结构组合关键点特征.mp4

　　74 图匹配模块计算流程.mp4

　　75 整体项目总结.mp4

　　76 RNN网络模型解读.mp4

　　77 序列网络模型概述分析.mp4

　　78 工作原理概述.mp4

　　79 注意力机制的作用.mp4

　　80 加入attention的序列模型整体架构.mp4

　　81 TeacherForcing的作用与训练策略.mp4

　　82 卷积神经网络应用领域.mp4

　　83 卷积的作用.mp4

　　84 卷积特征值计算方法.mp4

　　85 得到特征图表示.mp4

　　86 步长与卷积核大小对结果的影响.mp4

　　87 边缘填充方法.mp4

　　88 特征图尺寸计算与参数共享.mp4

　　89 池化层的作用.mp4

　　90 整体网络架构.mp4

　　91 VGG网络架构.mp4

　　92 残差网络Resnet.mp4

　　93 感受野的作用.mp4

　　资料.zip