グラフニューラルネットワークの基礎からPyTorchによる実装まで

～GNN:Graph Neural Networks～

オンライン開催

概要

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解説いたします。

開催日

2023年11月15日(水) 10時00分～ 16時30分

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
今後の学習のための情報源

プログラム

　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。

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

ページのトップヘ

講師

村田剛志 (東京工業大学) 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

ページのトップヘ

主催

株式会社トリケップス

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 49,000円 (税別) / 53,900円 (税込)

1口

: 60,000円 (税別) / 66,000円 (税込) (3名まで受講可)

テキストについて

テキストとして、「グラフニューラルネットワーク: PyTorchによる実装」 (3,520円) を使用いたします。
テキストが必要な方は、お申し込みのテキスト希望欄から「必要」をご選択下さい。
受講料と、テキスト代（実費）を合わせて請求させていただきます。

ライブ配信セミナーについて

本セミナーは「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、視聴環境とテストミーティングへの参加手順をご確認いただき、テストミーティングにて動作確認をお願いいたします。
開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
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。
ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

本セミナーは終了いたしました。

セミナーの再開催を依頼する

ページのトップヘ

開始日時		開催方法
2025/1/7	少数データ、データ不足における機械学習適用の問題解決方法とその戦略	オンライン
2025/1/14	自然言語処理を活用した研究開発、材料分野への適応事例	オンライン
2025/1/14	画像認識技術を用いたAI外観検査の現場導入事例と精度向上技術	オンライン
2025/1/15	Python実践データ分析/機械学習	オンライン
2025/1/20	ベイズ最適化を活用した実験の効率化と開発期間短縮	オンライン
2025/1/20	Pythonを用いてコンピュータビジョンの理論と実践を学ぶ	オンライン
2025/1/21	MTシステム (MT法) の基礎および異常検知・異常モニタリング・予防保全技術入門	オンライン
2025/1/22	ベイズ推定を用いたデータ解析	オンライン
2025/1/23	時系列データ分析入門	オンライン
2025/1/24	着実にステップアップできる多変量解析講座	オンライン
2025/1/27	感性工学商品開発プロセスへのAI応用	オンライン
2025/1/28	AI外観検査 (画像認識) のはじめ方、すすめ方、精度向上への考え方	オンライン
2025/1/29	Python実践データ分析/機械学習	オンライン
2025/1/30	マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と実践	オンライン
2025/1/30	テラヘルツ波デバイスの基礎と産業応用への新展開	オンライン
2025/2/4	カルマンフィルタの実践	オンライン
2025/2/4	ベイズ推定を用いたデータ解析	オンライン
2025/2/10	目的に応じた統計手法の選択とデータ解析のポイント	オンライン
2025/2/10	生成AI・LLM活用へのデータ整理、システム構築とRAGを用いた検索精度向上	オンライン
2025/2/10	着実にステップアップできる多変量解析講座	オンライン

発行年月
2024/4/8	画像認識技術・システム技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版)
2024/4/8	画像認識技術・システム技術開発実態分析調査報告書
2023/6/30	生産プロセスにおけるIoT、ローカル5Gの活用
2022/12/31	機械学習・ディープラーニングによる "異常検知" 技術と活用事例集
2021/10/25	AIプロセッサー (CD-ROM版)
2021/10/25	AIプロセッサー
2021/7/30	マテリアルズインフォマティクスのためのデータ作成とその解析、応用事例
2021/7/14	AIビジネスのブレークスルーと規制強化
2021/6/30	人工知能を用いた五感・認知機能の可視化とメカニズム解明
2021/6/28	AI・MI・計算科学を活用した蓄電池研究開発動向
2020/8/11	化学・素材業界におけるデジタルトランスフォーメーションの最新調査レポート
2020/7/31	生体情報センシングと人の状態推定への応用
2020/4/30	生体情報計測による感情の可視化技術
2020/3/26	ビッグデータ・AIの利活用に伴う法的留意点
2020/3/24	リアルワールドデータの使用目的に応じた解析手法 - 各データベースの選択と組み合わせ -
2019/1/31	センサフュージョン技術の開発と応用事例
2018/5/31	“人工知能”の導入による生産性、効率性の向上、新製品開発への活用
2016/1/20	画像ワーピング技術とその応用
2015/8/17	防犯・監視カメラ〔2015年版〕技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版)
2015/8/17	防犯・監視カメラ〔2015年版〕技術開発実態分析調査報告書

tech-seminar.jp

セミナー

セミナー (分野別)

出版物

お申し込み・ご購入

お問い合わせ