少ないデータに対する機械学習、深層学習の適用
【LIVE配信】2024/4/15(月) 10:30~16:30 , 【アーカイブ配信】4/16~4/30 (何度でも受講可能)
お問い合わせ
03-6206-4966
開催日時 | 2022/6/23(木)12:30-16:30 |
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担当講師 | 尼崎 太樹 氏 |
開催場所 | Zoomによるオンラインセミナー |
定員 | - |
受講費 | 【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】:41,800円 【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:47,300円 |
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!
≪グラフを対象とした機械学習の仕組み≫
【提携セミナー】
主催:株式会社情報機構
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.
◆受講後、習得できること
◆受講対象者
◆必要な予備知識など
◆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
熊本大学 大学院先端科学研究部 教授 尼崎 太樹 先生
■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
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
2022年6月23日(木) 12:30-16:30
Zoomによるオンラインセミナー
【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】:1名41,800円(税込、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、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。
●録音・録画行為は固くお断り致します。
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