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- グラフニューラルネットワーク（GNN）の基本概念について学びます
- 材料科学におけるGNNの応用について学びます
- Graph Attention Network(GAT) 及び Self-Attention Enhanced GNN(SA-GNN) 等、高度なGNNについて学びます
本ウェビナーでは、グラフニューラルネットワーク(GNN) に焦点を当て、材料科学への応用について解説します。GNNは、従来のニューラルネットワークでは扱いにくかったグラフ構造データを学習できる技術です。材料科学分野においては、原子間の結合や相互作用をグラフとして表現することで、材料特性の予測や新材料開発に役立てられています。最初に、GNNの基本概念と材料の原子構造をグラフとして表現する方法を学びます。次に、材料科学特有のデータ構造と、GNNで効率的に処理するための前処理技術に触れます。その後、簡単な材料特性予測モデルをGNNで構築し、その性能を評価するプロセスを解説します。最後に、材料データベースからGNN用データセットを作成する手順を学び、実践的な応用力を身につけます。さらに、GNNの中でも特に注目されるGraph Attention Network (GAT) やSelf-Attention Enhanced GNN (SA-GNN)についても解説し、より高度なGNNの活用法も習得可能です。 本ウェビナーを受講することで、GNNの基礎知識を習得し、材料科学分野への応用方法を理解することができます。さらに、実践的な演習を通して、GNNを使いこなすためのスキルを身につけることができます。
概要
- グラフニューラルネットワーク（GNN）の基本概念を学び、材料の原子構造をグラフとして表現する方法を解説する
- 材料科学におけるデータの特徴と、それらをGNNで処理するための前処理技術を解説する
- 簡単な材料特性の予測モデルをGNNで構築し、その性能を評価する方法を解説する
- 材料データベースの使用方法と、そこからGNN用のデータセットを作成する手順を解説する
このような方におすすめ
- 材料科学の研究者
- グラフニューラルネットワーク (GNN) に興味のある方
- GNNの活用方法に興味のある方
受講料金
申込期限
- 一般申込期限：開催日前日 23:59
- 学生申込期限：開催日の2営業日前 23:59
- 団体申込期限：開催日の2営業日前 23:59
領収書発行
領収書を希望の方は、下記よりお問い合わせください。なお、学割利用の方への領収書発行はいたしかねますので、予めご了承ください。https://seminar.no-spare.com/receipt
注意事項
- 本セミナーはZoom Webinarsを用いて開催いたします。
- お申し込み後、弊社より本セミナーへのZoom参加用URLを開催当日までに送付いたします。
- 開催時間になりましたら、送付するURLよりご参加ください。
- 講義終了後からの受講申込や、講義途中からの申込およびライブ受講の欠席による返金は致しかねますので、予めご了承ください。
- 本セミナーにお申し込みいただいた方には、本セミナーのアーカイブ動画 / 講義資料 / 演習資料（演習のあるセミナーのみ）の3点を配布いたします。
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- アーカイブ配信期間は、セミナー終了より1ヶ月間です。
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