本次讲座将介绍腾讯云知识图谱技术框架及落地应用的案例。知识图谱在泛互联网、政务、金融领域，被寄予提升机器认知推理的期望。但知识图谱作为一项系统性工程，在落地实体画像、搜索、推荐、问答场景时，面临诸多问题。腾讯云知识图谱在这个技术落地演进的过程中，突破了产品、架构、工程、算法的困难，同时我们针对场景特性，对知识抽取、知识推理等这些模块进行算法优化，相信其中的应用思考、架构布局、算法创新对大家会有帮助。

1. 知识图谱概述
（1）知识图谱介绍
（2）不同知识图谱应用场景落地价值与难点分析
2. 腾讯云知识图谱平台
（1）知识图谱构建流程
（2）腾讯云知识图谱平台架构
3. 知识图谱构建平台 
（1）腾讯知识框架T-schema
（2）基于BERT 的关系抽取
4. 知识推理平台
（1）知识推理在内容推荐场景的应用
（2）知识推理框架-ConVR算法介绍

听众收益：

1. 了解知识图谱产业应用路径与收益
2. 了解腾讯知识图谱构建的流程
3. 了解如何适配BERT模型应用于知识抽取
4. 了解基于知识表示的知识推理及ConVR等相关算法