☆☆☆Web配信セミナー☆☆☆
テキストとして、「グラフニューラルネットワーク PyTorchによる実装」（村田剛志 著、オーム社/3520円（税込））を使用しますので、
申込用紙のテキスト希望欄に○印を記入下さい。
受講料、テキスト代（実費）を合わせて請求させていただきます。
☆☆☆本セミナーは、Zoomを使用して、行います。☆☆☆
開催日時：2024年1月17日（水）10:30-17:00
受 講 料：お1人様受講の場合 53,900円[税込]／1名
1口でお申込の場合 66,000円[税込]／1口（3名まで受講可能）
★本セミナーの受講にあたっての推奨環境は「Zoom」に依存しますので、ご自分の環境が対応しているか、
お申込み前にZoomのテストミーティング（http://zoom.us/test）にアクセスできることをご確認下さい。
★インターネット経由でのライブ中継のため、回線状態などにより、画像や音声が乱れる場合があります。
講義の中断、さらには、再接続後の再開もありますが、予めご了承ください。
★受講中の録音・撮影・スクリーンキャプチャ等は固くお断りいたします。
| ＜経歴＞ | 1990年 東京大学 理学部 情報科学科卒業 1992年 東京大学大学院 理学系研究科 修士課程修了 1997年 東京工業大学 博士（工学）取得 現在、東京工業大学 情報理工学院 情報工学系 教授 |
| ＜研究＞ | 人工知能、ネットワーク科学、機械学習、等 |
| ＜学会＞ | 人工知能学会、情報処理学会、日本ソフトウエア科学会、等 |
深層学習は、画像認識や自然言語処理などの分野において華々しい成果を収めてきており、それをグラフに対して適用するための研究が近年非常に盛んになってきている。グラフやグラフ中の頂点を高精度に分類することができれば、高度な画像認識、推薦システム、交通量予測、化合物分類などへの応用が期待できる。その一方で、グラフを扱う上での固有の問題やチャレンジがあることも指摘されてきている。
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