参加にあたっての注意事項は「参加者への情報」にまとめましたので、こちらを必ず
ご確認ください。「マスク着用」や「体調面でのキャンセルいただきたい場合など」の
基準を設けています。
また、定員は会場が余裕を持って使えるように6名としました。（最大でも8名とします）

サーベイ論文を中心にGraph Neural Networkについてのベーシックな仕組みから
研究トレンド、実装までをご紹介いたします。

https://arxiv.org/abs/1901.00596
上記のサーベイを参考にしつつ、ライブラリのDGL(Deep Graph Library)について
ご紹介いたします。

これを機にGraph Neural Networkについて知見を深めていただけたら大変嬉しいです！

※ カジュアルな解説としたいので、あまり多くを期待し過ぎないようにお願いします。


↓内容は下記に準拠しますので、興味はあるけれど参加が難しい方は下記を入手
いただけたらと思います！！
https://lib-arts.booth.pm/items/1912670

8/22（土）
受付： 15:55〜16:00
講義： 16:00〜18:00

※ 途中5分ほどの休憩を設ける予定です。
※ 15時50分以前の入室はお断りします。

1. 予備知識の解説(20分)
　　CNN、グラフ理論などの予備知識の確認を軽く

2. Graph Neural Networkの仕組みの簡単な解説(30分)
　　大枠の仕組みについて簡単に解説を行います

3. 研究トレンドの紹介(30分)
　　"A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks"などを中心に色々と見ていきます。
　　簡単なハンズオンを取り入れる可能性がありますが、TensorFlowまたはPyTorchを用いた
　　簡単なものにしますので行う際は後日追記とします。

4. 実装について(30分)
　　DGL(Deep Graph Library)を用いた実装について簡単にご紹介します。

※
全体の流れは変えませんが、細かい時間配分は全体バランス考慮して変更する可能性があります。

水道橋駅、神保町駅、九段下駅周辺
千代田区西神田2-7-14 YS西神田ビル2F

・Graph Neural Networkについて興味がある方

・CNNなどの基本知識がある方
-> 基本知識があれば十分なので下記が大体わかっていれば大丈夫です。
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_nn4
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_nn5
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_nn6

・グラフ理論について基本知識がある方
-> さほど難しくないので、下記記事の読み流し程度の知識があれば大丈夫です。
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/intuition_math3

東大工学部卒。
データ分析/AI開発の仕事の経験は8年以上で、理論/開発/ビジネスのどれも経験があり強い。
また、多くの業界のプロジェクトに関わったためドメイン知識も豊富。
初心者向けの指導実績も多く、2,000名ほど。

下記は前提知識になりますので、自信のない方は一通り目を通してきてください。
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_nn4
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_nn5
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_nn6
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/intuition_math3

ハンズオンを行う際は後日準備について追記します。

6,000円

※
・領収書発行の際は事務手数料として追加2,000円のお支払いをよろしくお願いいたします

6名（最大でも8名とします）

↓解説の内容は基本的に下記に準拠しますので、興味はあるけれど参加が難しい方はこちらを入手
いただけたらと思います！！
https://lib-arts.booth.pm/items/1912670
https://note.com/lib_arts/n/n45af63ed8c21