Graphical Neural Networks: 具体的な問題への実装解説で実践力を身につける
学習ポイント
Graph Neural Network (GNN) とは何かを理解する
新しいGNNの手法にキャッチアップする
具体的な問題を通してGNNの活用方法を実装方法を習得する
講義トピックス
Graph Neural Network の基礎
Graph Convolutional Network (GCN)
Graph Attention Network (GAT)
分子構造へのGNNの適応例
実践コード演習
詳細概要
本ウェビナーでは、Graph Neural Network (GNN) の基礎から応用までを学び、実践的な演習として分子構造解析への適用を取り上げ、実装方法を解説します。GNNは、従来のニューラルネットワークでは扱いにくかったグラフ構造データを学習できる技術であり、材料特性の予測、抗生物質の特性予測、交通マップの構造学習などにおいて重要な役割を果たしています。
まず、GNNの基本概念を理解し、その仕組みや動作原理を学びます。次に、代表的な手法であるGraph Convolutional Network (GCN) やGraph Attention Network (GAT) について解説し、それぞれの特徴を紹介します。
理論の習得にとどまらず、実践的な演習も行い、GNNを用いた材料特性予測モデルを構築するプロセスを詳しく学びます。コードを実際に動かしながら、GNNの実装方法を習得し、実際のデータ解析手法を身につけることを目指します。本セミナーを通じて、GNNの基本を押さえるとともに、最新の手法を学び、実際のデータを用いた問題解決能力を高めることができます。
このような方におすすめ
グラフニューラルネットワーク (GNN) に興味のある方
GNNの活用方法に興味のある方
講師プロフィール
中山 優吾 (ナカヤマ ユウゴ)
経歴
2024年4月 – 現在 日産自動車株式会社 総合研究所 先端材料・プロセス研究所 研究員
2023年4月 – 2023年3月 日産自動車株式会社 総合研究所 モビリティ&AI研究所 研究員
2020年4月 – 2023年3月 京都大学 大学院情報学研究科 助教
2017年4月 – 2020年3月 筑波大学 数理物質科学研究科 数学専攻 博士後期課程
2015年4月 – 2017年3月 筑波大学 数理物質科学研究科 数学専攻 博士前期課程
2011年4月 – 2015年3月 筑波大学 理工学群数学類
講師HP：https://yugo-nakayama.net/
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