※ コロナ対策として、少人数の実施と、アルコール消毒・マスク着用を義務化します。
詳しくは「参加者への情報」にまとめましたので、必ず一読の上の参加をお願いします。

近年話題のグラフニューラルネットワークですが、なかなか日本語の情報が少ないと
思うので重要な項目について把握できるようにハンズオンセミナーを実施します。

理解のベースとなるMessage Passing Paradigmを中心にニューラルネットワークの
学習方法などについて解説した後にハンズオンを行うことで、仕組みと実装の双方の
理解を深めていただけたらと思っています。

2/24（水）
受付： 19:25〜19:30
講義： 19:00〜21:30

※ 途中5分ほどの休憩を設ける予定です。
※ 19時15分以前の入室はお断りします。
※ 21時に中締めとしますので、全体向けの解説はそれまでに終了させるように進行します。

1. 予備知識の解説(15分)
　　CNN、グラフ理論などの予備知識の確認を軽く確認します

2. Message Passing ParadigmとGraph Convolution(20分)
　　グラフニューラルネットワークの理解の中心となる問題設定やグラフ畳み込みに
　　ついて解説します。

3. 問題設定とネットワークの学習(20分)
　　ノード分類やグラフの分類などの問題設定やニューラルネットワークの学習に
　　ついて簡単に解説します。

4. ハンズオン(50分)
　　DGL(Deep Graph Library)を用いたハンズオンを行います。

※
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。

予習などを行いたい方は下記を参照ください。
https://www.amazon.co.jp/dp/B08JGM3JNP
https://lib-arts.booth.pm/items/1912670

5,000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

3名（増枠はしません）

予習や当日のレベル感を知りたい方は下記を予めご確認ください。
大体同等の難易度の進行となるかと思います。
https://www.amazon.co.jp/dp/B08JGM3JNP
https://lib-arts.booth.pm/items/1912670