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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