【中止】グラフニューラルネットワーク入門【ライブ配信】

セミナー趣旨

　深層学習は、画像認識や自然言語処理などの分野において華々しい成果を収めてきており、それをグラフに適用するための研究が近年非常に盛んになってきている。グラフやグラフ中の頂点を高精度に分類することができれば、高度な 画像認識、推薦システム、交通量予測、化合物分類などへの応用が期待できる。その一方で、グラフを扱う上での固有の問題やチャレンジがあることも指摘されてきている。本セミナーでは、グラフニューラルネットワークの基本的な知識およびいくつかの研究事例について紹介するとともに、今後の学習のための情報源などについても述べる。

受講対象・レベル

• 深層学習のグラフへの適用に興味がある方

習得できる知識

• グラフニューラルネットワークの基礎知識
• グラフニューラルネットワークの応用
• 今後の学習のための情報源

セミナープログラム

1. イントロダクション:
   畳み込みニューラルネットワーク,グラフの深層学習,　グラフを対象としたタスク
2. グラフニューラルネットワークの応用:
   画像認識, 推薦システム, 交通量予測, 化合物分類, COVID-19とグラフニューラルネットワーク
3. グラフエンベディング:
   エンベディング, DeepWalk, LINE
4. Spectral Graph Convolution:
   グラフ畳み込みのアプローチ, グラフラプラシアン, グラフフーリエ変換, ChebNet, GCN
5. Spatial Graph Convolution:
   PATCHY-SAN, DCNN, GraphSAGE
6. 最近のトピックス:
   Attention, GAT, GraphRNN, 単純化, 可能性・限界の考察, 説明可能性
7. 今後の課題:
   浅い構造, 動的グラフ, 非構造データ, スケーラビリティ
8. Pytorchによる実装:
   深層学習ライブラリ, Pytorch ,Pytorch Geometric, Open Graph Benchmark
9. 今後の学習のための情報源:
   サーベイ論文, 書籍, Web上の情報源, チュートリアル

セミナー講師

村田 剛志 氏　　東京工業大学 情報理工学院 情報工学系 知能情報コース　教授

【講師経歴】
　1990年　東京大学 理学部 情報科学科卒業。
　1992年　 同 大学院　理学系研究科修士課程修了。
　現在、東京工業大学 情報理工学院 教授。博士(工学)
【研究歴】
　人工知能、ネットワーク科学、機械学習に関する研究に従事。
【所属学会】
　人工知能学会、情報処理学会，日本ソフトウエア科学会，AAAI，ACM 各会員
【著　書】
　「Python で学ぶネットワーク分析 – ColaboratoryとNetworkXを使った実践入門」(オーム社, 2019)

セミナー受講料

44,000円 　＊ 税込、 資料付
＊メルマガ登録者　39,600 円 
＊アカデミック価格　26,400 円 

★メルマガ会員特典
2名以上同時申込で申込者全員メルマガ会員登録をしていただいた場合、
2人目は無料（1名価格で2名まで参加可能）、3名目以降はメルマガ価格の半額です。

★ アカデミック価格
学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、
大学院の教員、学生に限ります。申込みフォームに所属大学・大学院を記入のうえ、
備考欄に「アカデミック価格希望」と記入してください。

受講について

• 本セミナーはビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
  お申し込み前に、下記リンクから視聴環境をご確認ください。
  　→ https://zoom.us/test
• 当日はリアルタイムで講師へのご質問も可能です。
• タブレットやスマートフォンでも視聴できます。
• お手元のPC等にカメラ、マイク等がなくてもご視聴いただけます。この場合、音声での質問はできませんが、チャット機能、Q&A機能はご利用いただけます。
• ただし、セミナー中の質問形式や講師との個別のやり取りは講師の判断によります。ご了承ください。
• 「Zoom」についてはこちらをご参照ください。

■ お申し込み後の流れ

• 開催前日までに、ウェビナー事前登録用のメールをお送りいたします。お手数ですがお名前とメールアドレスのご登録をお願いいたします。
• 事前登録完了後、ウェビナー参加用URLをお送りいたします。
• セミナー開催日時に、参加用URLよりログインいただき、ご視聴ください。
• 講師に了解を得た場合には資料をPDFで配布いたしますが、参加者のみのご利用に限定いたします。他の方への転送、WEBへの掲載などは固く禁じます。
• 資料を冊子で配布する場合は、事前にご登録のご住所に発送いたします。開催日時に間に合わない場合には、後日お送りするなどの方法で対応いたします。