製造業関連情報総合ポータルサイト@engineer
WEB営業力強化支援サービスのご案内
研究・技術・事業開発のためのセミナー/書籍 サイエンス&テクノロジー
イベント

8/25 【Live配信(リアルタイム配信)】  これから始める グラフニューラルネットワーク(GNN)入門

  • このエントリーをはてなブックマークに追加
  • @engineer記事クリップに登録
電気・電子・半導体・通信 ICT・情報処理  / 2021年06月12日 /  IT・情報通信 先端技術
イベント名 【Live配信(リアルタイム配信)】  これから始める グラフニューラルネットワーク(GNN)入門
開催期間 2021年08月25日(水)
10:30~16:30
※会社・自宅にいながら受講可能です※
会場名 Live配信セミナー(リアルタイム配信)
会場の住所 東京都
お申し込み期限日 2021年08月24日(火)16時
お申し込み受付人数 30  名様
お申し込み

【Live配信(リアルタイム配信)】 
これから始める
グラフニューラルネットワーク(GNN)入門

【アーカイブ配信付き】


グラフへの深層学習の適用に興味をお持ちの方におススメの入門セミナーです。
基本的な知識と研究事例、さらには今後学習していくための情報源についても言及。
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にも期待の

GNNについて、この機会に情報収集してみませんか?

 

講師

 

東京工業大学 情報理工学院 教授 博士(工学) 村田 剛志 氏

 

 受講料(税込)

  

49,500円 ( E-Mail案内登録価格 46,970円 )※資料付

   定価:本体45,000円+税4,500円
   E-Mail案内登録価格:本体42,700円+税4,270円

キャンペーン!2名同時申込みで1名分無料(1名あたり定価半額24,750円)  

 

テレワーク応援キャンペーン(1名受講)【Live配信/WEBセミナー受講限定】
1名申込みの場合:受講料( 定価 35,200円/E-Mail案内登録価格 33,440円 )

35,200円 ( E-Mail案内登録価格 33,440円 ) 
 定価:本体32,000円+税3,200円
 E-Mail案内登録価格:本体30,400円+税3,040円
1名様でLive配信/WEBセミナーを受講する場合、上記特別価格になります。
※お申込みフォームで【テレワーク応援キャンペーン】を選択のうえお申込みください。
※他の割引は併用できません。

 

 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。

 

 プログラム

 

アーカイブ(見逃し)配信付き:
 視聴期間:終了翌日から7日間[8/26~9/1]
 ※アーカイブは原則として編集は行いません

 

<得られる知識・技術>

・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

 

<対象>

・深層学習のグラフへの適用に興味がある方

 

 <講演内容>

 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.最近のトピックス
 6.1 Attention, GAT
 6.2 GraphRNN
 6.3 単純化
 6.4 可能性・限界の考察
 6.5 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 PyTorch
 8.3 PyTorch Geometric
 8.4 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

  □質疑応答□

【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、グラフ畳み込み、PyTorch

 

 

【ZoomによるLive配信】

・本セミナーはビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信となります。

 PCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。

・申込み受理の連絡メールに、視聴用URLに関する連絡事項を記載しております。

・事前に「Zoom」のインストール(または、ブラウザから参加)可能か、

 接続可能か等をご確認ください。

・セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。

・セミナー中、講師へのご質問が可能です。

 

<配布資料>

・PDFテキスト(印刷可)のみ

   

 

━━━━━━━━━━━━◆キャンペーンについて◆━━━━━━━━━━━━━━━━━━

≪お申し込み方法≫

 お申し込みページ一番上の連絡事項欄に「2名同時申込み」希望の旨と、

 2人目の受講者様の情報(お名前・メールアドレスは必須)をご入力ください。

 住所等が申込者様と同一の場合は、省略いただいて結構です。

・2名様ともS&T会員登録をしていただいた場合に限ります。詳細は別途ご連絡いたします。

・同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。

・3名様以上でお申込みの場合、3人目以降は定価の半額で受講できます。

・受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。

・請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。ご希望の場合はお知らせください。

・他の割引は併用できません。

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

---------------------------------------------------------------------------------------

○お申し込み後、サイエンス&テクノロジーより確認のご連絡を差し上げます。

○受講料は銀行振込、または当日会場にて現金でお支払いください。

○お申込み後、ご都合が悪くなった場合は代理の方のご出席も可能です。

やむなくキャンセルされる場合は、下記のキャンセル規定で承ります。

◇キャンセル規定◇

開催日から逆算(営業日:土日・祝祭日等を除く)いたしまして、

・開催7日前以前でのキャンセル: キャンセル料はいただきません

・開催3~6日前でのキャンセル: 受講料の70%

・開催当日~2日前でのキャンセル・欠席: 受講料の100%

※受講料入金後での7日前以前のキャンセルについて、返金の手続きが発生した場合の振込手数料はお客様負担とさせていただきます。

---------------------------------------------------------------------------------------

※お申し込み詳細についてはQ&Aにも掲載しております。

サイト内検索
ページカテゴリ一覧
新着ページ
月別ページ