講師:我妻
受講者数:2,046人
グラフニューラルネットワークの理論から実装までを体系的に学べる実践的な講座で、PyTorch Geometricを使用した最新のグラフ深層学習手法を習得でき、様々な実務応用シーンで活用できる技術力を身につけることができます。
PyTorch Geometricライブラリを使用してグラフニューラルネットワーク（GNN）の実装方法を学び、Graph Convolutional NetworksやGraph Attention Networksなどの高度なアーキテクチャの実装までステップバイステップで習得できます。
Google Colaboratory環境で実践的なコーディングが可能で、数学的な基礎からPyTorch Geometricの具体的な実装まで体系的に学習でき、レコメンデーションシステムや化合物分析などの実用的なユースケースに応用可能な知識が得られます。
Pythonの基礎知識を持ち、ディープラーニングの基本概念を理解している方で、グラフ構造データに対する機械学習手法を実践的に学びたいエンジニアや研究者に適しています。
Pythonプログラミングの基礎が全くない方は事前に基本的なPython文法の学習を推奨しますが、補助教材として基礎的なPythonノートブックが提供されているため、それを活用することで学習を進めることができます。