딥러닝

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안녕하세요. 글로벌 FAANG 기업 중 한 회사에서 머신러닝 사이언티스트로 일하고 있는 로페즈 박사입니다.

GNN분야는 NLP, 추천시스템, 컴퓨터비전 등 다양한 분야에 접목되어 현재 Facebook의 친구 관리,
Netflix의 추천시스템 등 많은 글로벌 기업에서도 사용되고 있는 강력한 기술입니다.

블로그나 세미나를 통해 대략 이해는 할 수 있지만, 아는 것과 실제 적용하는 것은 다른 이야기입니다.
7년째 GNN 분야를 먼저 연구하고 있는 선배로서, 현업에서 가장 많이 사용되는 중요한 내용을정리했습니다.
파편화된, 오래된 지식을 벗어나 저와 함께 입문부터 실습까지 차근차근 정복해보시죠!

by Dr. 하비에르 알론조 로페즈

수백 편의 GNN 저널과 논문을 읽고 싶지만
시간이 없는 예비 딥러닝 전문가 여러분들을 위해 준비했습니다.

Neural Network의 기초부터 NLP, Computer Vision, Data Mining, Recommender Systems, Biology 등 응용분야에 대한 적용까지 깊이있게 다룹니다.

Geo AI 전문가로서 현업에서 GNN을 활용해 지도를 생성하는 시니어 머신러닝 사이언티스트가 직접 강의합니다.

Random Walk, Node2Vec, 차량 ETA 예측까지 9가지 실습을 통해 GNN을 직접 활용해봅니다.

SNS, NLP, 추천시스템, 컴퓨터비전까지 접목 가능한 Graph Neural Network

글로벌 Top 기업에서 7년째 매일 GNN을 연구하는 머신러닝 사이언티스트의 GNN 마스터 클래스로 Graph Representation부터 GCN, GRN까지 7시간 만에 완전 정복!

강의 적성 Check List

내 얘기라고 생각된다면, 지금 바로 수강 신청하세요.

경쟁력있는 딥러닝 사이언티스트가 되고 싶으신 분

어렵고 방대한 양의 GNN 독학에 몸도 마음도 지치신 분

대학원 수업 전, GNN에 대한 기초 지식이 필요한 분

딥러닝에 입문하여 빠르게 GNN을 배워야 하는 데이터 엔지니어

7년동안 GNN을 연구한 15년차 머신러닝 사이언티스트가
현업에서 가장 많이 사용되는 부분들만 정리해서 알려드립니다.

Graph Representation Learning 부터 Graph Neural Network 개념까지 완벽 이해할 수 있습니다.

Graph Embedding의 주요 알고리즘 및 매소드를 완벽하게 이해합니다.

GNN이 이미지,자연어처리,교통정보 등에 사용되는 실습을 통하여 다양한 Application을 한번에 배울 수 있습니다.

향후 GNN을 연구하는데 단단한 기초를 마련해 줄 수 있습니다.


Netflix, UberEats, Pinterest의 추천 시스템,
Deepmind의 다이나믹스 시뮬레이션,
다국적 제약기업의 신약 개발 등

다양한 글로벌 기업에서 이미 GNN을 활용해서 혁신을 만들어내고 있습니다

소셜 네트워크, 생물학, 제약, 교통, 자연어처리 등 다양한 분야에 영향을 미치는 GNN을
이론과 실습으로 치밀하게 다져볼 수 있는 기회입니다

다음의 이론 학습을 완료한다면

GNN의 핵심 내용을 확실히 이해하게 됩니다.

이론을 완벽히 이해했다면,

실습을 통해 현장에
나가기 위한 워밍업을 해봅니다.

GNN은 혼자 공부하기 쉽지 않지만 머신러닝, 딥러닝을 하시는 분이라면 모두 앞으로 꼭 공부해야 할 분야입니다.
이 수업에서는 Message Passing부터 시작해 GNN에 대한 기초적 이해를 바탕으로,
Graph Embedding을 깊이 있게 다룹니다.
이어서 GCN, GRN 등을 살펴보고 NLP, 추천시스템 등 다양한 GNN의 응용 분야까지 알아보겠습니다.

저와 같이 차근차근 계단을 밟아가며 실력을 향상시키고 싶은 분이라면 이 강의를 추천드립니다.


[이력]

Javier Alonso Lopez, ph D.

• 2016 ~ 현재
아마존 본사 시니어 머신러닝 사이언티스트

• 2014 ~ 2016
스페인 레옹대학 리서치 매니저

• 2015 ~ 2015
듀크대학 방문교수

• 2011 ~ 2014
듀크대학 포닥 연구원
[학력]

2011 Universitat Politècnica de Catalunya
컴퓨터 사이언스 박사
커리큘럼
❶ 딥러닝의 기초
강의 소개
Neural Networks
Convolutional Neural Network
Recurrent Neural Network
Autoencoders
실습1) Deep Neural Network을 파이썬 코드로 만들어 보기

❷ 그래프의 기초
그래프의 특별한 점
Graph Representations
Storing Graph Information
Spectral Graph theory
Graph Signal Processing

❸ Graph Neural Networks
Introduction and motivation of GNN
GNN Frameworks
Spectral Graph convolution
Spatial Graph convolution
Graph Filters and Graph Pooling
실습2) Graph Representation 만들어 보기
Simplifying Graph Convolution Network
실습3) Graph Neural Network 코드를 파이썬으로 만들어 보기

❹ Graph Embedding Methods
Graph Embedding methods 개요
DeepWalk Algorithm
실습4) Random Walk 코드를 파이썬으로 만들어 보기
Node2Vec Algorithm
실습5) Node2Vec with TensorFlow
실습6) Node2Vec with PyTorch
Transductive vs Inductive Embedding Methods
Inductive Embedding methods: GraphSAGE

❺ Beyond GNN
Graph Convolutional Network
Graph Recurrent Networks
Graph Attention Networks

❻ GNN 응용분야
GNN and NLP
GNN and Computer Vision
GNN and Data Mining
GNN in Recommender Systems
GNN in Biology

❼ Final Projects
실습7) GNN을 사용한 필기 분류
실습8) GNN을 사용한 이미지 분류
최종 프로젝트) GNN으로 지도에서 차량의 도착 시간 예측하기
잠깐!
학습을 위한
사전 지식

- Python 기초 수준
- PyTorch 기초
-TensorFlow 기초
- Jupyter Notebook 또는 Google Colab 활용 기초

*본 강의는 Python, PyTorch, TensorFlow 등에 대한
기초 지식을 다루지 않습니다.

*수업은 mac으로 진행되지만 Windows 및 Linux 사용자도 수강할 수 있습니다.
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