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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/graph-gnn/
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**课程名称：** 学习图神经网络（GNN）！【PyTorch Geometric】 - 处理“图”的“深度学习”- **课程概述：** 本课程是图神经网络（GNN）的入门课程。GNN是将深度学习应用于由节点和边组成的数据结构“图”的神经网络。它已广泛应用于推荐系统、人际关系分析、交通和物流预测、化合物特性估计等多个领域。在本课程中，您将在 Google Colaboratory 环境下，使用 PyTorch Geometric 库来实现 GNN。首先，您将学习 PyTorch 的使用方法和 PyTorch Geometric 的基础知识，然后实现一个简单的 GNN。此外，还将介绍基于卷积的图卷积网络（Graph Convolutional Networks）和引入注意力机制的图注意力网络（Graph Attention Networks）等进阶模型。通过学习 GNN，您将能够灵活应对各种任务。 **课程要点：** * **GNN 简介：** 了解 GNN 的概念及其应用领域。 * **开发环境：** 使用 Google Colaboratory 和 PyTorch Geometric 库进行开发。 * **GNN 基础：** 学习 GNN 所需的数学基础以及 PyTorch Geometric 的基本用法。 * **简单 GNN 实现：** 通过实践，使用 PyTorch Geometric 构建一个简单的 GNN 模型。 * **图卷积网络（GCN）：** 学习如何应用卷积操作到图数据上。 * **图注意力网络（GAT）：** 学习如何利用注意力机制增强 GNN 的性能。 **先决条件：** * 本课程将尽量简化 Python 编程语言的讲解，但会提前提供 Python 基础知识的 Notebook。 **学习目标：** 掌握图神经网络的基本原理和实现方法，并为处理各种基于图的数据任务打下基础。
「グラフニューラルネットワーク（GNN）を学ぼう！」は、グラフニューラルネットワーク（Graph Neural Network、GNN）の入門コースです。GNNは、ノード（節点）とエッジ（線）から構成されるデータ構造「グラフ」に深層学習を取り入れたニューラルネットワークです。レコメンデーション、人間関係の分析、交通や物流の予測、化合物の物性推定など、様々な分野でこれまでに応用されています。本コースでは、Google Colaboratory環境で、PyTorch Geometricというライブラリを使いGNNを実装します。最初にPyTorchの使い方、PyTorch Geometricの基礎を学んだ上で、シンプルなGNNを実装します。さらに、畳み込みを使うGraph Convolutional Networks、Attentionが導入されたGraph Attention Networksなどの発展形も扱います。GNNを学び、様々なタスクに柔軟に対応できるようになりましょう。注: 本コースに先立ちYouTubeでのライブ講義【Live! 人工知能】がありました。本コースの動画はこのライブ講義をUdemy用に再構成したものになります。講座の内容は以下の通りです。Section1. GNNの概要→ GNNの概要、および開発環境について学びます。Section2. GNNの基礎→ GNNの基礎となる数学、およびPyTorch Geometricの使い方を学びます。Section3. シンプルなGNN→ PyTorch Geometricを使い、シンプルなGNNを実装します。Section4. Graph Convolutional Networks→ CNN（畳み込みニューラルネットワーク）を利用した、Graph Convolutional Networks（GCN）について学びます。Section5. Graph Attention Networks→ 「Attention」を利用した、Graph Attention Networks（GAT）について学びます。なお、今回の講座でプログラミング言語Pythonの解説は最小限となりますが、Pythonの基礎を解説するノートブックを予め配布します。Pythonの開発環境にはGoogle Colaboratoryを使用します。
