你将学到的
  • 图神经网络基础
  • 图注意力结构
  • 图嵌入
  • 图节点分类
  • 点云图分类
  • 图卷积结构
  • 前沿图神经网络模型
  • 图分类
  • 大规模图数据的处理
  • 图网络的可视化

近几年,基于计算机算力的发展以及大量训练数据的可得性等原因,以深度学习为代表的 AI 技术给学术界、工业界带来了巨大变革。然而,除了文本、图像、语音等结构化的数据,在实际应用场景中,还有大部分数据是非结构化的,比如人际关系网络、交通网络、风控网络等等,传统的深度学习在此方面的特征提取非常困难。

图片描述

基于此,图神经网络应运而生,它的核心在于重新定义及设计了用于处理图数据的神经网络结构。洎 2020 年起,图神经网络在工业界、学术界开始蓬勃发展,应用场景包括生物化学、反欺诈、社交网络、推荐系统、视觉推理、知识图谱等多个方面。由于起步晚、前景广阔,可以说图神经网络在市场上是相当稀缺的一门技术。

然而,大部分网络上的资料碎片化、理论化,让新手一知半解,无从下手。本课程系统性地囊括了从基础概念到最新的前沿论文,并且结合实践项目,让你一步步地理解、上手并深入图神经网络的内容。

课程特色

  • 循序渐近,从基础到前沿模型,符合学习者的认知规律。
  • 除了第一章节的理论介绍,后续的所有章节均设置代码练习,结合项目更深入地理解理论,其中的多个图数据操作项目也可作为简历上的亮点项目。
  • 课程涉及了主流深度学习框架 Pytorch、图神经网络库 PyG 以及深度学习的解释性库 Captum,掌握了这些工具,相信你能在 AI 学习之路上如虎添翼。

适合人群

  • 有 Python 基础
  • 有深度学习理论以及 PyTorch 基础
  • 有 NLP 基础

先学课程

课程信息

  • 学习周期:课程有效期 2 个月,2 个月后无法进行在线实验,但可查看文档内容。高级会员有效期内可一直学习,到期后课程失效,且无法查看文档。部分云主机实验环境因成本较高,存在开启次数限制。关于课程退款等相关注意事项说明,请阅读 用户付费协议
  • 版权说明:课程内容为蓝桥云课原创或蓝桥云课在原作者授权下制作。未经书面同意,擅自爬取、转载和再分发课程内容,均将受到严肃追责。
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课程教师

西笑君 资深算法工程师 共发布过 4 门课程

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