【線上課程】解析AI圖神經網路(GNN)與實務

上課地址:線上會議室(詳細資訊以上課通知為準)

時數:7

起迄日期:2022-03-04~2022-03-04

聯絡資訊:謝小姐/03-5913417

報名截止日:2022-03-03

課程類別:人才培訓(課程)

活動代碼:2321040072

課程介紹

迎戰AI浪朝,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,可以用於各種圖資料上的監督學習、半監督學習以及強化學習,也被稱為深度學習的新一代技術。
本課程將循序漸進地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。
※本班採「線上課程」進行,讓學員能於所在地使用自己的電腦進行遠距學習,不受任何限制與疫情影響!!

課程目標

1.將幫助學員建構圖、圖數據、卷積神經網絡及表示學習等基礎知識。
2.讓學員認識GNN目前的發展近況與經典模型。
3.讓學員清楚了解GNN的應用案例並帶領學員動手練習實作。

課程對象

★建議具備Python程式設計、數學概念基礎者為佳
歡迎電機、電子、資工、資管相關科系背景、對AI領域新知識有學習興趣者。

講師簡介

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

課程資訊

上課時間:111/3/4,週五上課09:30~17:30,共7小時。
上課地點:線上會議室(詳細資訊以上課通知信為主)
課程洽詢:有任何課程或報名上的問題,請洽服務專線:03-5913417 謝小姐

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Email住址會使用灌水程式保護機制。你需要啟動Javascript才能觀看它 謝小姐

課程大綱

基礎概念
實務應用
1.Graph Representation Learning
1-1.Graph簡介及基礎知識
1-2.Node Embedding: Deepwalk, Node2Vec, LINE
1-3.Graph Neural Network: GNN簡介、GCNGraphSAGEGated 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
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

課程費用

課程原價:4,600元。
線上學習優惠價:防疫期間不停學,鼓勵線上進修,報名者立即享有每人3,200元。
工研人優惠:凡工研同仁報名,享有工研人優惠每人3,000元。
團報好康優惠:兩位(含)以上學員一起結伴報名,享有團報優惠每人2,800元。

注意事項與退費機制

1.為確保學員的上課權益,報名後若未收到任何回覆,敬請主動詢問是否完成報名。
2.若因臨時突發事件或不可抗力之因素,主辦單位保有調整日期或更換講師之權利。
3.我們會提前幫學員郵寄講義,若不克前來,請務必於開課前一週來電或來信取消或告知指派其他人參加,以利後續行政作業進行。

4.在培訓期間因個人因素無法繼續參與課程,若上課時數未超過總時數1/3,本單位將退還所繳上課費用之50%,若上課時數超過總時數1/3,恕不予退費。若原報名者因故不克參加,且欲更換他人參加,敬請於開課前三日告知。

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