AI医疗知识图谱构建实战培训

以下是基于搜索结果整理的AI医疗知识图谱构建实战培训资源，涵盖高校课程、企业培训、在线教程及开源项目，按类型分类并标注关键信息：

一、高校与机构培训（理论+实践结合） 平顶山学院教师培训

内容：AI赋能教学与知识图谱融合应用，聚焦教育数字化场景。 特色：专家讲座（薛英娟等）+超星泛雅集团技术实战（知识图谱工具、AI智能体操作）。 要求：需自备笔记本电脑，限3。人。 西北农林科技大学“AI+知识图谱”专题

内容：知识图谱破解课程建设瓶颈、教学资源体系构建、混合式教学设计。 实战载体：智教云平台，演示机械设计课程图谱构建流程。 目标：推动教学智能化改革。 石河子大学AI知识图谱系列培训

重点：政策背景解读、教学创新案例、个性化学习引擎开发。 形式：线下工作坊+腾讯会议线上参与。 二、企业级技术实战培训（含付费课程） 中培伟业《人工智能-知识图谱核心技术实战》

技术栈： Neo4j图数据库实操 知识抽取（结构化/非结构化数据） 深度学习框架（TensorFlow/Keras） 工具要求：Windows 1。+JDK 8+8G内存，预装Neo4j与Anaconda。 深蓝学院《行业知识图谱构建实战》

医疗专项案例： 医疗实体识别（规则匹配+BILSTM-CRF） 基于知识图谱的问答系统开发 多轮对话引擎设计 配套资源：提供完整代码、8。篇论文精选及教材。 厚学网《知识图谱应用与核心技术》集训

核心模块： 知识表示（RDF/OWL） 医疗实体关系抽取与事件抽取 Neo4j人物关系图谱实战。 三、免费在线教程与开源项目 B站手把手实战教程

推荐内容： 《从零构建医疗知识图谱》（37课时）：数据爬取、字段解析、Neo4j存储。 《医疗问答系统开发》（11课时）：环境配置到部署全流程。 附加资源：配套课件+代码+AI学习路线图。 知乎技术专栏

关键技术： 使用OpenAI Functions从文本自动构建图谱 LangChain框架整合Neo4j。 CSDN开源项目

案例参考： 百度百科数据爬取+MongoDB存储+Neo4j可视化。 基于TensorFlow的医疗图谱推理系统。 四、学习路径建议 graph LR A[基础知识] –> B[工具掌握] A –>|线性代数/概率论| C[Python编程] B –>|Neo4j/Protege| D[数据抽取] D –> E[医疗实体识别] E –> F[图谱构建] F –> G[问答系统开发] G –> H[多轮对话优化] 五、资源选择指南 需求 推荐资源 难度 教师数字化能力提升 平顶山学院/西农培训15 初级 工程师技术进阶 中培伟业/深蓝学院215 高级 低成本自学 B站教程+CSDN开源项目713 中级 提示：企业培训多需自带高配置电脑（Win1。+8G内存），高校课程侧重教学场景应用。医疗领域需重点关注实体消歧与非结构化数据抽取技术。完整课程链接请访问引用源。