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【Live配信セミナー】
グラフニューラルネットワークの基礎とその応用方法

3月開催 その他セミナー  更新日:2021年2月 2日
 セミナー番号【103510】3/24 講師1名
★画像認識、推薦システム、交通量予測、化合物分類などへ応用する方法とは??
★事例を交えながら、基本的な知識から今後の学習のたの情報源まで詳解します!!

【Live配信セミナー】
グラフニューラルネットワークの基礎とその応用方法


■ 講師
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 村田 剛志 氏

■ 開催要領
日 時 :
2021年3月24日(水)10:30~16:30

会 場 : Zoomウェビナーを利用したLive配信  ※会場での講義は行いません
(聴講者のビデオはOFFに設定しています)
聴講料 :
1名につき55,000円(消費税込、資料付) 
〔1社2名以上同時申込の場合1名につき49,500円(税込)〕


■ Live配信セミナーの受講について
・本講座はZoomを利用したLive配信セミナーです。セミナー会場での受講はできません。

・下記リンクから視聴環境を確認の上、お申し込みください。
 → https://zoom.us/test

・開催日が近くなりましたら、視聴用のURLとパスワードをメールにてご連絡申し上げます。
 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。

・Zoomクライアントは最新版にアップデートして使用してください。
 Webブラウザから視聴する場合は、Google Chrome、Firefox、Microsoft Edgeをご利用ください。

・パソコンの他にタブレット、スマートフォンでも視聴できます。

・セミナー資料はお申込み時にお知らせいただいた住所へお送りいたします。
 お申込みが直前の場合には、開催日までに資料の到着が間に合わないことがあります。ご了承ください。

・当日は講師への質問することができます。可能な範囲で個別質問にも対応いたします。

・本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。

・本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。複数端末から同時に視聴することや複数人での視聴は禁止いたします。

・Zoomのグループにパスワードを設定しています。部外者の参加を防ぐため、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。



プログラム

【講演趣旨】
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。


【講演項目】
1.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

2.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

3.グラフエンベディング
 1)エンベディング
 2)DeepWalk
 3)LINE

4.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

5.Spatial Graph Convolution
 1)PATCHY-SAN
 2)DCNN
 3)GraphSAGE

6.最近のトピックス
 1)Attention、GAT
 2)GraphRNN
 3)単純化
 4)可能性・限界の考察
 5)説明可能性

7.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

8.Pytorchによる実装
 1)深層学習ライブラリ
 2)PyTorch
 3)PyTorchGeometric
 4)Open Graph Benchmark

9.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

【質疑応答】