グラフニューラルネットワーク入門～グラフを使った機械学習の仕組み～

セミナー趣旨

ニューラルネットワークやグラフの基礎、グラフニューラルネットワークの各種モデルと応用例を修得し、自然言語処理、制御技術や最適化システムへ応用しましょう。

■受講された方の声（一例）：
・GNNやグラフ信号処理に興味があり、参加させていただきました。わかりやすい説明でした。
・内容が充実しており気になっていた部分についても丁寧に説明頂きありがとうございました。
・初歩的な質問にも、丁寧にご回答いただき助かりました。ありがとうございました。
・実践的な応用について、どうすればいいか悩んでいました。今回の内容を持ち帰り役立てます。
・講義はインタラクティブで、様々な質問に答えていただけたお陰で非常にためになりました。ありがとうございました。

受講対象・レベル

・グラフニューラルネットワークに興味があるが実際に使ったことが無い方
・グラフニューラルネットワークの理論と基本モデルについて学びたい方
・グラフニューラルネットワークの応用例について知りたい方

必要な予備知識

・ニューラルネットワークに関する基礎知識があることが望ましい。
・Pythonについて少しでも知っていると良い。

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
・Pythonでのグラフ処理の仕方　
・応用事例

セミナープログラム

1．基本的なニューラルネットワークの復習
　1） 全結合層・畳み込み層・プーリング層・RNN・Transformer
　2） PyTorch
　3） グラフの基礎
　4） NetworkX：グラフとネットワークを扱うPythonライブラリ

2． 様々なグラフ表現
　1） 画像のグラフ表現
　2） テキストのグラフ表現
　3） その他のデータにおけるグラフ表現

3． グラフを用いたタスク
　1） グラフレベル
　2） ノードレベル
　3） エッジレベル

4． グラフを用いた機械学習の考え方

5． グラフニューラルネットワーク（GNN）
　1） 最も単純なGNN
　2） プーリング
　3） グラフの間のメッセージパッシング
　4） エッジ表現の学習
　5） グローバル表現の追加

6． グラフニューラルネットワークの設計
　1） GNN設計における注意点
　2） データセット
　3） 様々なグラフの種類
　4） GNNにおけるサンプリングとバッチング
　5） 部分グラフ関数近似器としてのGCN
　6） グラフアテンションネットワーク
　7） グラフ説明性と属性
　8） グラフ生成モデル

7． グラフニューラルネットワークの応用例
　1） ソーシャルネットワークグラフ
　2） テキスト分析および自然言語処理
　3） 渋滞予測
　4） サブグラフマッチング
　5） 流量予測

8．総括

セミナー講師

セミナー受講料

【オンライン受講（見逃し視聴なし）】：1名 50,600円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき39,600円

【オンライン受講（見逃し視聴あり）】：1名 56,100円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき45,100円
＊「見逃し視聴あり」でお申込の場合、当日のご参加が難しい方も後日セミナー動画の視聴が可能です。

＊学校法人割引：学生、教員のご参加は受講料50％割引。

主催者

開催場所

受講について

●配布資料はPDFなどのデータで配布いたします。ダウンロード方法などはメールでご案内いたします。
・配布資料に関するご案内は、開催1週前～前日を目安にご連絡いたします。
・準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申込みをお願いいたします。
　（土、日、祝日は営業日としてカウントしません。）
・セミナー資料の再配布は対応できかねます。必ず期限内にダウンロードください。
●当日、可能な範囲でご質問にお答えします。（全ての質問にお答えできない可能性もございます。何卒ご了承ください。）
●講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売などは禁止いたします。また、申込者以外の受講・動画視聴は固くお断りいたします（代理受講ご希望の際は、開催前日までにご連絡お願いします）。  

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