グラフニューラルネットワーク（GNN）を学ぼう！【PyTorch Geometric】 -「グラフ」を扱う「深層学習」-

「グラフニューラルネットワーク（GNN）を学ぼう！」は、グラフニューラルネットワーク（Graph Neural Network、GNN）の入門コースです。GNNは、ノード（節点）とエッジ（線）から構成されるデータ構造「グラフ」に深層学習を取り入れたニューラルネットワークです。レコメンデーション、人間関係の分析、交通や物流の予測、化合物の物性推定など、様々な分野でこれまでに応用されています。本コースでは、Google Colaboratory環境で、PyTorch Geometricというライブラリを使いGNNを実装します。最初にPyTorchの使い方、PyTorch Geometricの基礎を学んだ上で、シンプルなGNNを実装します。さらに、畳み込みを使うGraph Convolutional Networks、Attentionが導入されたGraph Attention Networksなどの発展形も扱います。GNNを学び、様々なタスクに柔軟に対応できるようになりましょう。注: 本コースに先立ちYouTubeでのライブ講義【Live. 人工知能】がありました。本コースの動画はこのライブ講義をUdemy用に再構成したものになります。講座の内容は以下の通りです。Section1. GNNの概要→ GNNの概要、および開発環境について学びます。Section2.

GNNの基礎→ GNNの基礎となる数学、およびPyTorch Geometricの使い方を学びます。Section3. シンプルなGNN→ PyTorch Geometricを使い、シンプルなGNNを実装します。Section4. Graph Convolutional Networks→ CNN（畳み込みニューラルネットワーク）を利用した、Graph Convolutional Networks（GCN）について学びます。Section5.

Graph Attention Networks→ 「Attention」を利用した、Graph Attention Networks（GAT）について学びます。なお、今回の講座でプログラミング言語Pythonの解説は最小限となりますが、Pythonの基礎を解説するノートブックを予め配布します。Pythonの開発環境にはGoogle Colaboratoryを使用します。.