～ グラフニューラルネットワークの応用、Ｓｐｅｃｔｒａｌ Ｇｒａｐｈ Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ、Ｓｐａｔｉａｌ Ｇｒａｐｈ Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ、ＰｙＴｏｒｃｈによる実装技術 ～
・ネットワーク構造をもつデータを高精度に解析できるグラフニューラルネットワークを修得し、応用と実装技術のための講座
・従来のネットワーク解析では不可能であった特徴量抽出による解析を可能としたグラフニューラルネットワークを修得し、データ解析実務に応用しよう！
・最近のトレンドとなっているＧｒａｐｈ Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎについても解説いたします
・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
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。
本講演では、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。ＰｙＴｏｒｃｈ Ｇｅｏｍｅｔｒｉｃによる実装例などについて説明するとともに、今後の学習のための情報源などについても述べる。
| 開催日時 |
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|---|---|
| 開催場所 | オンラインセミナー |
| カテゴリー | オンラインセミナー、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・システム、ソフト、データ解析に携わる方 ・深層学習のグラフ構造データへの適用に興味がある方 （具体的には、シーングラフによる画像認識・生成、製薬などにおける化合物データ分析や交通モビリティデータ分析など、構造データの高精度な分類などに興味がある方） |
| 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と理解しやすい |
| 修得知識 |
・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 ・グラフニューラルネットワークの実装技術 ・今後の学習のための情報源 |
| プログラム |
１．イントロダクション ２．グラフニューラルネットワークの応用 ３．グラフエンベディング ４．Ｓｐｅｃｔｒａｌ Ｇｒａｐｈ Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ ５．Ｓｐａｔｉａｌ Ｇｒａｐｈ Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ ６．最近のトピックス ７．今後の課題 ８．ＰｙＴｏｒｃｈによる実装 ９．今後の学習のための情報源 |
| キーワード | グラフニューラルネットワーク グラフエンベディング Ｓｐｅｃｔｒａｌ Ｇｒａｐｈ Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ Ｓｐａｔｉａｌ Ｇｒａｐｈ Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ グラフフーリエ変換 ＧＣＮ ＧｒａｐｈＳＡＧＥ ＧｒａｐｈＲＮＮ 動的グラフ スケーラビリティ Ｏｐｅｎ Ｇｒａｐｈ Ｂｅｎｃｈｍａｒｋ |
| タグ | 統計・データ解析、AI・機械学習、画像、画像処理、ITサービス |
| 受講料 |
一般 (1名)：49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：44,000円(税込) |
| 会場 |
オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。 |
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