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☆画像認識や推薦システム、交通量予測、化合物分類など様々な応用に期待され、
　また、COVID-19におけるウィルスの構造解析や感染予測のモデルにも応用されたグラフニューラルネットワークについて、
　基礎から応用事例、実装方法など最新情報を解説します！

グラフニューラルネットワーク(GNN)の基礎と応用【LIVE配信】
～応用事例、最近のトピックス、PyTorchによる実装、今後の学習のための情報源～

オンライン会議アプリZoomを使ったWEBセミナーです。ご自宅や職場のノートPCで受講できます。

※受付を終了しました。最新のセミナーはこちら

セミナー概要
略称
GNN【WEBセミナー】
セミナーNo.
210669
開催日時
2021年06月16日（水） 10:30～16:30
主催
(株)R&D支援センター
問い合わせ
Tel：03-5857-4811　E-mail：info@rdsc.co.jp　問い合わせフォーム
開催場所
【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。　
価格
非会員：  49,500円 （本体価格：45,000円）
会員：  33,000円 （本体価格：30,000円）
学生：  49,500円 （本体価格：45,000円）
価格関連備考
会員（案内）登録していただいた場合、通常1名様申込で49,500円（税込）から
　★1名で申込の場合、33,000円（税込）へ割引になります。
　★2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計49,500円（2人目無料）です。
■会員登録とは？　⇒　よくある質問
備考
【Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順】
１）Zoomを使用されたことがない方は、こちら からミーティング用Zoomクライアントを
　　ダウンロードしてください。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。
２）セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。Zoom WEBセミナーのはじめかたに
　　ついては こちら をご覧ください。
３）開催日直前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始
　　10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加
　　ください。

・セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。
　ご自宅への送付を希望の方はコメント欄にご住所などをご記入ください。
　無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。
講座の内容
受講対象・レベル
深層学習のグラフへの適用に興味がある方。
必要な予備知識
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ことが望ましい。
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
・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
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

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

キーワード
グラフ,ニューラルネットワーク,深層学習,ディープラーニング,PyTorch,セミナー
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