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- Graph Neural Network (GNN) とは何かを理解する
- 新しいGNNの手法にキャッチアップする
- 具体的な問題を通してGNNの活用方法を実装方法を習得する
本ウェビナーでは、Graph Neural Network (GNN) の基礎から応用までを学び、実践的な演習として分子構造解析への適用を取り上げ、実装方法を解説します。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あり、材料特性の予測、抗生物質の特性予測、交通マップの構造学習などにおいて重要な役割を果たしています。 まず、GNNの基本概念を理解し、その仕組みや動作原理を学びます。次に、代表的な手法であるGraph Convolutional Network (GCN) やGraph Attention Network (GAT) について解説し、それぞれの特徴を紹介します。 理論の習得にとどまらず、実践的な演習も行い、GNNを用いた材料特性予測モデルを構築するプロセスを詳しく学びます。コードを実際に動かしながら、GNNの実装方法を習得し、実際のデータ解析手法を身につけることを目指します。本セミナーを通じて、GNNの基本を押さえるとともに、最新の手法を学び、実際のデータを用いた問題解決能力を高めることができます。
このような方におすすめ
- 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
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。
- お申し込み後、諸事情によりリアルタイムでのご参加が難しくなってしまった方にも、上記3点の資料を配布いたします。
- アーカイブ配信期間は、セミナー終了より1ヶ月間です。
- 万が一、開催時間になっても事前案内メール（Zoomの参加URLや講義資料など）が届かない場合は、迷惑メールフォルダやゴミ箱に自動的に振り分けられている場合がございます。一度ご確認いただきますようお願い申し上げます。
- 参加URLはメールにてご案内いたします。no-spare.comドメインより受け取ることができるように設定をお願い申し上げます。
- お問い合わせの際は、弊社コンタクトフォームよりお願い申し上げます。
禁止事項
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免責事項
- 本セミナーの内容は、事前の告知なく変更を行う場合があります。
- 主催者および講演者の諸般の事情や、天災地変その他の不可抗力の事態により、本セミナーの一部あるいは全部を中止させていただく場合があります。
- 弊社ドメインをブロックしていたことによりメールが受け取れなかったことによる参加の遅れや欠席などの責任は負いかねますので、ご了承ください。
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