迎戰AI浪潮,提前佈局下一階段最有潛力的AI應用。
圖神經網路(GNN)提供圖表徵學習(Graph representation learning)或圖嵌入技術(Graph embedding)的框架,可用於各種圖資料上的監督學習、半監督學習及強化學習,故被稱為深度學習的新一代技術。
本課程將循序漸進介紹圖神經網路的基礎知識、目前技術發展與經典模型,並結合GNN於社群網路分析、交通預測、自然語言處理等應用案例,幫助學員增強理解,最後更以實作案例帶領學員動手演練,加深學習效果。
※本班因應疫情改為【線上同步直播】,請學員自備電腦/筆電、挑選網路順暢之地點來進行課程,以達成線上課程最佳的學習效果。
工研院特聘專業講師 (學員口碑肯定,課後滿意度高達4.7以上)
專長:程式設計、大數據分析、資料探勘、人工智慧、智慧城市
現任:中興大學資訊管理學系 教授
經歷:中華民國人工智慧學會 秘書長、日本樂天株式會社 資料科學家、雅虎資訊公司 資深工程師
上課時間:111/12/07,週三上課,09:00~17:00,共7小時。
上課地點:Webex線上會議室
報名方式:
-線上報名:請學員前往工研院「產業學習網」報名
-信箱報名:請將報名資訊寄至 itri535817@itri.org.tw 陳小姐
-課程洽詢:若有課程或報名上的問題,請洽服務專線:03-5913003 陳小姐
(一)基礎概念
1.Graph Representation Learning
1-1.Graph簡介及基礎知識
1-2.Node Embedding:Deepwalk, Node2Vec, LINE1-3.Graph Neural Network:GNN簡介、GCN、GraphSAGE、Gated Graph Neural Networks
1-4. GNN目前的發展近況與經典模型介紹:Weisfeiler-Lehman Graph Kernel, Variational Graph Auto-Encoders, Graph Attention Networks, Graph Isomorphism Network
1-5. Scalable GNN Learning
(二)實務應用
2. GNN應用案例
2-1.GNN於社群網路分析
2-2.GNN利用於交通預測
2-3.GNN於自然語言處理上的應用
3.以Pytorch進行實作
3-1.利用GNN進行手寫字辨識
3-2.利用使用者點擊行為預測購買行為以及購買商品
課程原價:4,600元。
早鳥優惠價:學員於11/23前完成報名與繳費,享有早鳥優惠價每人4,100元。
工研人優惠:凡工研同仁報名,享有工研人優惠每人4,000元。
團報優惠:兩位(含)以上學員一起結伴報名,享有團報優惠每人3,800元。
【機械人培補助專區】
◆機聯網-PLC半導體設備SECS/GEM設計規劃
◆板材開發-遠端遙控機器人實作班
◆AI助攻-生成對抗網路(GAN)與實務
◆軟體模擬-封裝與電路板層級之電源完整性(PI)分析