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閱讀本書需要具備一定的Python語言編程基礎知識。編者充分調研了行業(yè)、企業(yè)對人才技術技能的需求，將教學過程和企業(yè)深度學習模型的訓練與部署、人工智能應用開發(fā)等生產過程銜接，與企業(yè)一線工程人員共同研究學生需要掌握的職業(yè)理論知識和技能，同時參照人工智能深度學習工程應用職業(yè)技能等級證書要求，將證書和崗位需求充分融入本書。本書

智能問答技術在自然語言處理和人工智能領域發(fā)揮著重要的作用。它將信息檢索、知識表示和自然語言處理技術融合在一起，為智能推薦、網(wǎng)絡客服等任務提供了杰出的支持。本書共分為11章，分為3個部分。第1部分主要介紹知識庫的構建，包括現(xiàn)有的知識庫構建技術、基礎知識、數(shù)據(jù)采集技術、數(shù)據(jù)轉換儲存和查詢流程、異構數(shù)據(jù)源實體對齊和面向知識圖

圖可以被用于表示各類對象之間的關系，而圖神經網(wǎng)絡是指專門用于處理圖數(shù)據(jù)的深度學習模型，可實現(xiàn)對圖數(shù)據(jù)的建模和推斷。本書系統(tǒng)地介紹了圖神經網(wǎng)絡的基本原理、常用模型和應用領域等。首先介紹了兩類最基本的圖神經網(wǎng)絡方法GCN和GraphSAGE，并給出了圖神經網(wǎng)絡的學習目標、評價方法；然后對圖神經網(wǎng)絡中常用的模型結構進行了深入