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ディープラーニングの基礎と実践
全国55,0002024-04-15 -
画像認識や推薦システム、交通量予測、化合物分類など
様々な応用が期待されるグラフニューラルネットワークの
基礎から応用事例、実装方法など最新情報を解説します!
当日のWEBセミナーを繰り返し視聴できる「アーカイブ配信」付き!
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、それをグラフに対して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。
必要な予備知識
画像認識における畳み込みなど、深層学習についての基礎知識があることが望ましい。
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
1-1 畳み込みニューラルネットワーク
1-2 グラフの深層学習
1-3 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
2-1 画像認識, 推薦システム, 交通量予測,化合物分類
2-2 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
3-1 エンベディング
3-2 DeepWalk
3-3 LINE
4.Spectral Graph Convolution
4-1 グラフ畳み込みのアプローチ
4-2 グラフラプラシアン
4-3 グラフフーリエ変換
4-4 ChebNet
4-5 GCN
5.Spatial Graph Convolution
5-1 PATCHY-SAN
5-2 DCNN
5-3 GraphSAGE
6.関連トピック
6-1 Graph autoencoder
6-2 Attention, GAT
6-3 GraphRNN
6-4 動的変化とGNN
6-5 敵対的攻撃とGNN
6-6 GNNの単純化・可能性・限界
6-7 GNNの説明可能性
7.今後の課題
7-1 浅い構造
7-2 動的グラフ
7-3 非構造データ
7-4 スケーラビリティ
8.PyTorchによる実装
8-1 深層学習ライブラリ
8-2 Google Colaboratory
8-3 PyTorch
8-4 PyTorch Geometric
8-5 Open Graph Benchmark
9.今後の学習のための情報源
9-1 サーベイ論文, 書籍
9-2 Web上の情報源
9-3 チュートリアル
グラフ,ニューラルネットワーク,深層学習,ディープラーニング,PyTorch,セミナー
セミナー講師
東京工業大学 情報理工学院 情報工学系 教授 博士(工学) 村田 剛志 氏
セミナー受講料
55,000円(税込、資料付)
■ セミナー主催者からの会員登録をしていただいた場合、1名で申込の場合49,500円、
2名同時申込の場合計55,000円(2人目無料:1名あたり27,500円)で受講できます。
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今回の受講料から会員価格を適用いたします。)
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受講について
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- セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。
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開催まで4営業日~前日にお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますことご了承下さい。 - 無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。
※セミナーに申し込むにはものづくりドットコム会員登録が必要です
開催日時
10:30 ~
受講料
55,000円(税込)/人
※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます
※銀行振込
開催場所
全国
主催者
キーワード
機械学習・ディープラーニング AI(人工知能) 情報技術
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