Graph Neural Networkの基本的な仕組みと研究トレンドを把握する

3月

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Graph Neural Networkの基本的な仕組みと研究トレンドを把握する
GNNについて、サーベイ論文などを元に基礎事項やトレンドを俯瞰します！！

募集内容	セミナー参加者枠 6000円（会場払い）先着順 6/9人
申込者	申込者一覧を見る
開催日時	2020/03/06(金) 20:00 ～ 22:00 Googleカレンダー icsファイル
募集期間	2020/02/01(土) 14:00 〜 2020/03/06(金) 22:00まで
会場	水道橋駅付近東京都千代田区神田三崎町2-10-5 (土本ビル303号室) マップで見る

イベントの説明

内容概要

別件でGraph Neural Networkについて簡単な調査が必要になったので、そちらの
調査も兼ねて簡単なセミナーを行えればということで企画しました。

サーベイ論文を中心にベーシックな仕組みから研究トレンドまでをご紹介する
形式とできればと考えています。
↓下記などを参考にします！！
https://arxiv.org/abs/1901.00596

これを機にGraph Neural Networkについて知見を深めていただけたら大変嬉しいです！


※
カジュアルな開催としたいので、あまり多くを期待し過ぎないようにお願いします。
（GNNを専門で取り扱った上で話すという企画ではなく、ある程度いい加減な理解や
ラフな考察は混じりますのであらかじめご了承ください。）

開催日程

3/6（金）
受付： 19:50〜20:00
講義： 20:00〜22:00

※ 途中5分ほどの休憩を設ける予定です。
※ 19時45分以前の入室はお断りします。

アジェンダ

1. 予備知識の解説(20分)
　　CNN、グラフ理論などの予備知識の確認を軽く

2. Graph Neural Networkの仕組みの簡単な解説(40分)
　　大枠の仕組みについて簡単に解説を行います

3. 研究トレンドの紹介(50分)
　　"A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks"などを中心に色々と見ていきます。
　　簡単なハンズオンを取り入れる可能性がありますが、TensorFlowまたはPyTorchを用いた
　　簡単なものにしますので行う際は後日追記とします。

※
全体の流れは変えませんが、細かい時間配分は全体バランス考慮して変更する可能性があります。

会場

水道橋駅、神保町駅、九段下駅周辺
千代田区西神田2-7-14 YS西神田ビル2F

対象者

・Graph Neural Networkについて興味がある方

・CNNなどの基本知識がある方
-> 基本知識があれば十分なので下記が大体わかっていれば大丈夫です。
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_nn4
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_nn5
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_nn6

・グラフ理論について基本知識がある方
-> さほど難しくないので、下記記事の読み流し程度の知識があれば大丈夫です。
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/intuition_math3

講師プロフィール

東大工学部卒。
データ分析/AI開発の仕事の経験は7年ほどで、理論/開発/ビジネスのどれも経験があり強い。
また、多くの業界のプロジェクトに関わったためドメイン知識も豊富。
初心者向けの指導実績も多く、1,500名ほど。

当日までの準備

下記は前提知識になりますので、自信のない方は一通り目を通してきてください。
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_nn4
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_nn5
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_nn6
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/intuition_math3

ハンズオンを行う際は後日準備について追記します。

費用

6,000円

※
・領収書発行の際は事務手数料として追加2,000円のお支払いをよろしくお願いいたします

定員

9名（別媒体でも募集していますので人数は参加人数を反映しません。全体でもMAX10名と
します。）

ご参加にあたってのお願い

無断欠席や前日以降のキャンセルに関しては当日人数読めなくなり非常に迷惑なので
基本的に行わないようにお願いします。（直前参加は定員的に問題なければ歓迎です！）
体調不良、職務都合、ご家庭の事情などどうしてものケースは別途ご連絡いただくか、
イベントへのお問い合わせよりご連絡いただけますと嬉しいです。
上記がひどいアカウントに関してはブラックリスト処理を行い以後の参加をお断りさせて
いただきますので、その点だけ予めご了承ください。
（7割以上来れる前提でのお申し込みと前日以降のキャンセルはメッセージでのご連絡を
いただくということだけ気をつけていただければ大丈夫だと思います）

モチベーションの高い参加者の方を重視する運営としていきたいと考えています。
ご協力のほど、よろしくお願いいたします。