化学品の市場調査、研究開発の支援、マーケット情報の出版

CMCリサーチウェビナー【ライブ配信】 のご案内

       開催日時:2020年11月2日(月)13:30~16:30 
       受 講 料:45,000円 + 税  * 資料付
          *メルマガ登録者 36,000 円 + 税    20%OFF
          *アカデミック価格 24,000 円 + 税
         パンフレット

※ 本セミナーは、当日ビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
 お申し込み前に、下記リンクから視聴環境をご確認ください。
   → https://zoom.us/test
 ★ アカデミック価格:学校教育法にて規定された国、地方公共団体および学校法人格を有する大学、大学院の教員、学生に限ります。
 ★【メルマガ会員特典】通常の特典(2名目無料,3名目以降半額)は適用外となりますが,定価の20%引きでご参加いただけます。
 ★ お申込み後のキャンセルは基本的にお受けしておりません。ご都合により出席できなくなった場合は代理の方がご出席ください。
 
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申込方法

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 セミナーお申し込み前に必ず  こちら  をご確認ください。

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講 師

 村田 剛志 氏  東京工業大学 情報理工学院 情報工学系 知能情報コース 教授

【講師経歴】
 1990年 東京大学 理学部 情報科学科卒業。
 1992年  同 大学院 理学系研究科修士課程修了。
 現在、東京工業大学 情報理工学院 教授。博士(工学)

【研究歴】
 人工知能、ネットワーク科学、機械学習に関する研究に従事。

【所属学会】
 人工知能学会、情報処理学会,日本ソフトウエア科学会,AAAI,ACM 各会員

【著 書】
 「Python で学ぶネットワーク分析 – ColaboratoryとNetworkXを使った実践入門」(オーム社, 2019)

セミナーの趣旨

 深層学習は,画像認識や自然言語処理などの分野において華々しい成果を収めてきており,それをグラフに適用する ための研究が近年非常に盛んになってきている。グラフやグラフ中の頂点を高精度に分類することができれば,高度な 画像認識,推薦システム,交通量予測,化合物分類などへの応用が期待できる。その一方で,グラフを扱う上での固有 の問題やチャレンジがあることも指摘されてきている。本セミナーでは,グラフニューラルネットワークの基本的な知 識およびいくつかの研究事例について紹介するとともに,今後の学習のための情報源などについても述べる。

セミナー対象者

 深層学習のグラフへの適用に興味がある方

セミナーで得られる知識

 ・グラフニューラルネットワークの基礎知識
 ・グラフニューラルネットワークの応用
 ・今後の学習のための情報源

プログラム

      ※ 適宜休憩が入ります。

1.イントロダクション:
 畳み込みニューラルネットワーク,グラフの深層学習, グラフを対象としたタスク

2.グラフニューラルネットワークの応用:
 画像認識, 推薦システム, 交通量予測, 化合物分類, COVID-19とグラフニューラルネットワーク

3.グラフエンベディング:
 エンベディング, DeepWalk, LINE

4.Spectral Graph Convolution:
 グラフ畳み込みのアプローチ, グラフラプラシアン, グラフフーリエ変換, ChebNet, GCN

5.Spatial Graph Convolution:
 PATCHY-SAN, DCNN, GraphSAGE

6.最近のトピックス:
 Attention, GAT, GraphRNN, 単純化, 可能性・限界の考察, 説明可能性

7.今後の課題:
 浅い構造, 動的グラフ, 非構造データ, スケーラビリティ

8.Pytorchによる実装:
 深層学習ライブラリ, Pytorch ,Pytorch Geometric, Open Graph Benchmark

9.今後の学習のための情報源:
 サーベイ論文, 書籍, Web上の情報源, チュートリアル

 

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        機械・装置

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        機械・エレクトロニクス・コンピュータ