「グラフニューラルネットワーク」セミナー:
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※リクエスト・お問合せ等
はこちら→ req@johokiko.co.jp



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Zoom見逃し視聴あり

オンライン受講/見逃視聴なし → 

オンライン受講/見逃視聴あり → 

〇基本的な原理部分からしっかりと説明しますので、ご興味のある方は是非ご参加ください!

グラフニューラルネットワーク「超」入門
〜グラフを対象とした機械学習の仕組み〜

<Zoomによるオンラインセミナー:見逃し視聴あり>

講師

熊本大学 大学院先端科学研究部 教授 尼崎 太樹 先生

講師紹介

■ご略歴:
2021.5 熊本大学 大学院先端科学研究部 情報・エネルギー部門 先端工学第四分野(ビッグデータ) 教授

■ご専門および得意な分野・研究:
組込みシステム,集積回路設計,機械学習

日時・受講料

●日時 2022年6月23日(木) 12:30-16:30
●受講料
  【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】:1名41,800円(税込(消費税10%)、資料付)
  *1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,800円

  【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:1名47,300円(税込(消費税10%)、資料付)
  *1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円

      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・録画行為は固くお断り致します。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

配布資料・講師への質問等について

●配布資料は、印刷物を郵送で送付致します。
 お申込の際はお受け取り可能な住所をご記入ください。
 お申込みは4営業日前までを推奨します。
 それ以降でもお申込みはお受けしておりますが(開催1営業日前の12:00まで)、
 テキスト到着がセミナー後になる可能性がございます。


●当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
(全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。)
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり
 無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。
●受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。 req@johokiko.co.jp

※本講座は、お手許のPCやタブレット等で受講できるオンラインセミナーです。

下記ご確認の上、お申込み下さい(クリックして展開「▼」:一部のブラウザーでは展開されて表示されます)
・PCもしくはタブレット・スマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております(20Mbbs以上の回線をご用意下さい)。
 各ご利用ツール別の、動作確認の上お申し込み下さい。
・開催が近くなりましたら、当日の流れ及び視聴用のURL等をメールにてご連絡致します。開催前日(営業日)の12:00までにメールが届かない場合は必ず弊社までご一報下さい。
・その他、受講に際してのご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。
 <req@johokiko.co.jp>

Zoom
Zoomを使用したオンラインセミナーとなります(クリックして展開「▼」)
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
 お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
 → 確認はこちら
 *Skype/Teams/LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomでカメラ・マイクが使えない事があります。お手数ですがこれらのツールはいったん閉じてお試し下さい。
 →音声が聞こえない場合の対処例

・Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です
 →参加方法はこちら
 →※一部のブラウザーは音声(音声参加ができない)が聞こえない場合があります、
   必ずテストサイトからチェック下さい。
   対応ブラウザーについて(公式);コンピューターのオーディオに参加に対応してないものは音声が聞こえません

見逃し視聴あり
申込み時に(見逃し視聴有り)を選択された方は、見逃し視聴が可能です。
(クリックして展開「▼」)
・原則、開催5営業日後に録画動画の配信を行います(一部、編集加工します)。
・視聴可能期間は配信開始から1週間です。
(GWや年末年始・お盆期間等を挟む場合、それに応じて弊社の標準配信期間の設定を延長します。)
 セミナーを復習したい方、当日の受講が難しい方、期間内であれば動画を何度も視聴できます。
 尚、閲覧用URLはメールでご連絡致します。
 ※万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、
 (見逃し視聴あり)の方の受講料は(見逃し視聴なし)の受講料に準じますので、ご了承下さい。

 →こちらから問題なく視聴できるかご確認下さい(テスト視聴動画へ)パスワード「123456」


セミナーポイント

■はじめに
 グラフニューラルネットワークの原理を説明し,グラフを対象とした機械学習の仕組みについて学びます.

■ご講演中のキーワード:
グラフニューラルネットワーク,機械学習,グラフ理論,離散数学,教師あり学習,教師なし学習,グラフ畳み込みネットワーク

■受講対象者:
・グラフニューラルネットワークに興味があるが実際に使ったことが無い方
・グラフニューラルネットワークの理論と基本モデルについて学びたい方
・グラフニューラルネットワークの応用例について知りたい方

■必要な予備知識や事前に目を通しておくと理解が深まる文献、サイトなど:
・畳み込みニューラルネットワークに関する基礎知識があることが望ましい.

■本セミナーで習得できること:
・グラフニューラルネットワークの基礎知識 ・応用事例 ・入力データの作り方

セミナー内容

1. グラフの数学的定義

2. 様々なグラフ表現

1) 画像のグラフ表現
2) テキストのグラフ表現
3) その他のデータにおけるグラフ表現

3. グラフを用いたタスク
1) グラフレベル
2) ノードレベル
3) エッジレベル

4. グラフを用いた機械学習の考え方

5. グラフニューラルネットワーク(GNN)

1) 最も単純なGNN
2) プーリング
3) グラフの間のメッセージパッシング
4) エッジ表現の学習
5) グローバル表現の追加

6. グラフニューラルネットワークの設計
1) GNN設計における注意点
2) データセット
3) 様々なグラフの種類
4) GNNにおけるサンプリングとバッチング
5) 部分グラフ関数近似器としてのGCN
6) グラフアテンションネットワーク
7) グラフ説明性と属性
8) グラフ生成モデル

7. グラフニューラルネットワークの応用例
1) ソーシャルネットワークグラフ
2) テキスト分析および自然言語処理

セミナー番号:AD220647

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