【線上課程】解析AI圖神經網路(GNN)與實務

訓練單位:工研院產業學院新竹人才培訓中心

訓練位置:線上課程

學員負擔:填表洽詢

政府負擔:填表洽詢

報名區間:
2021-11-05~2022-03-03

訓練區間:
2022-03-04~2022-03-04

甄試日期:
填表洽詢

收藏課程

訓練時段

週五
上午,下午

訓練時數

7小時

訓練人數

12名

其他條件

★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。

訓練目標
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。
課程說明

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、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

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.實作課程

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

師資介紹
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
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