分享内容包括知识表示、建模、获取、存储、融合、推理等多方面，通过实用化真实案例的方式完整阐述知识图谱的全过程。

了解联邦学习的算法分类，学习联邦学习的系统架构，平台环境，透过案例的分析让大家掌握联邦学习的理论和实际中的会遇到的阶段问题。

分享内容包括知识表示、建模、获取、存储、融合、推理等多方面，通过实用化真实案例的方式完整阐述知识图谱的全过程。

课程讲授人是从事数据挖掘、机器学习、深度学习项目管理的人员，带队完成了数十个AI项目，内容不仅包括深度学习、机器学习、数据挖掘等具体技术要点，也包括AI的整体发展、现状、应用、商业价值、未来方向等，涵盖内容非常丰富

课程讲授人是从事数据挖掘、机器学习、深度学习项目管理的人员，带队完成了数十个AI项目，内容不仅包括深度学习、机器学习、数据挖掘等具体技术要点，也包括AI的整体发展、现状、应用、商业价值、未来方向等，涵盖内容非常丰富。

1、如何入门python编程 程序和程序思想；2、开发环境准备和安装 ；3、数据——程序的原材料；4、数据结构原来并不难；5、Python 控制结构，好犀利 ；6、列表解析式；7、字典解析式；8、Python 函数，给你不一样的介绍；