圖神經網路
從這 13.5 小時的課程，你會學到
- 圖神經網路核心演算法
- 圖神經網路建模工具
- 圖神經網路最新論文
- 圖神經網路應用專案
要求
熟悉深度學習
課程說明
圖神經⽹絡模組課程旨在幫助同學快速掌握深度學習在圖模型領域演算法及其應⽤項⽬。內容主要包括三個模組：1.圖神經⽹絡經典演算法解讀，詳細解讀GNN,GCN,注意⼒機製圖模型等演算法；2 . 圖神經⽹絡框架PyTorch-Geometric，全程實戰解讀圖神經⽹絡框架應⽤⽅法；3 .圖神經⽹絡項⽬實戰，基於真實資料集與實際項⽬展開圖資料集建構與模型訓練並應⽤到實際場景中。實戰計畫中主要包括圖神經網路在各大場景的應用，首先講解應用演算法，並切結合具體論文展開分析，源碼講解全部基於真實資料集與實際任務需求進行展開。適合AI方向準備搞研究生的同學們，也適合這個方向準備針對自己的資料進行建模與應用分析的。
目標受眾
AI方向準備從事研究主題和實際專案
講師簡介
唐宇迪 機器學習工程師
唐宇迪，計算機博士，專注於機器學習與電腦視覺領域，深度學習領域一線實戰專家。參與多個國家級電腦視覺專案，主要研究計算機視覺領域。多年數據領域培訓經驗，豐富的教學講解經驗，累計培訓付費學員30萬+，課程涉及用戶超過百萬級別，出品多套機器學習與深度學習系列課程，以Python維核心武器，課程生動形象，以實戰為基礎結合真實的資料集進行實戰演練嗎，課程風格通俗易懂，非常適合零基礎及準備轉行的同學們加入學習。
字幕：簡中
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