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图机器学习

2020-7-9 11:03| 发布者: 仙豆| 查看: 6036| 评论: 0|原作者: 仙豆

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普班报名:【普班】图机器学习(第二期) (暂未招生)
课程简介:
图诞生为一个简洁的数学概念:节点和节点之间关系的集合。如今图已经被广泛应用于建模许多真实世界的场景——从社交网络的人际关系,到信用卡的欺诈行为监测,再到遗传学与疾病检测,图无处不在。相比于其他的数据结构,图数据的一个重要的特性:图数据包含大量有价值的关系数据。然而,许多之前的机器学习模型往往只关注每个样本的特征,而没有考虑到样本之间的关系数据或没有很好的方法来利用和建模这些关系数据。图机器学习就应运而生了。近年来图逐渐变成机器学习的一个核心热门领域,拥有巨大的理论与实际应用发展前景。
本课程将结合图机器学习的数学理论基础与实际应用基础,深入浅出,来讲解当今最炙手可热的图机器学习与深度学习模型。从图论的数学基础开始,到经典的Google发家的PageRank搜索排名算法,到对利用节点本身特征和节点之间关系对节点进行分类的机器学习算法,再到诞生于近两年的图深度神经网络模型,本课程会为大家讲解模型的理论支持,模型结构,并讨论实际应用。学员在完成本课程之后,将拥有对图数据的深刻理解,与将在科研或工作中遇到的问题使用图机器学习的思路解决的能力。

课程大纲:
第一课:图论基础,图算法与图机器学习概况介绍
第二课:链结分析(Link Analysis):PageRank算法
第三课:图的聚类分析:图网络中的社群发现,谱聚类算法
第四课:图网络中的信息传递: 如何对图的节点分类(Node Classification)
第五课:网络表示学习:图嵌入(Graph Embedding)
第六课:图神经网络 (Graph Neural Network)
第七课:图的深度生成模型 (Deep Generative Models for Graphs)
第八课:图的深度学习模型的应用,目前SOTA模型的限制

授课时间:
课程将于2020年10月14日开课,课程持续时间大约为10周

授课对象:
人工智能深度学习感兴趣的人,特别适合已经有一些机器学习、深度学习模型基础的学员。有一定python代码基础。较好能有一些线性代数,统计,概率等数学基本知识。

课程环境:
Windows、Linux等均可

收获预期:
1) 对图的一些经典算法有较深刻的理解;
2) 能理解近几年诞生的图机器学习模型的细节,并应用于实际问题;
3) 能读懂arxiv上新发表的各种图深度学习的论文

讲师介绍:
Kaisa,毕业于斯坦福大学统计系,现于硅谷著名社交网络公司任职数据科学家。曾参与多个机器学习与深度学习项目,如与美国加州大学洛杉矶分校校医院合作,通过机器学习方法对眼科手术的成功率进行建模等。

tigerfish,知名数据库网站ITPUB创始人,知名数据分析网站炼数成金创始人。数据库专家,数据分析专家,有丰富的IT领域、数学领域的知识经验。他将带领他的数据分析团队完成整个授课工作。

新颖的课程收费形式:“逆向收费”约等于免费学习,仅收取100元固定收费+300元暂存学费,学习圆满则全额奖励返还给学员!

本门课程本来打算完全免费,某位大神曾经说过“成功就是正确的方向再加上适度的压力”。考虑到讲师本身要付出巨大的劳动,为了防止一些朋友在学习途中半途而废,浪费了讲师的付出,为此我们计划模仿某些健身课程,使用“逆向收费”的方法。
在报名时每位报名者收取400元,其中100元为固定 收费,另外300是暂存学费,即如果学员能完成全部课程要求,包括完成全部的书面和互动作业,则300元全款退回。如果学员未能坚持到完全所有的学习计划任务,则会被扣款。期望这种方式可以转化为大家强烈的学习愿望和驱动力!

课程授课方式:
1、 学习方式:老师发布教学资料、教材,幻灯片和视频,学员通过网络下载学习。同时通过论坛互动中老师对学员进行指导及学员之间相互交流。
2、 学习作业:老师每周布置书面及互动作业,学员需按时按质完成作业。
3、 老师辅导:根据作业批改中发现的问题,针对性给予辅导,帮助大家掌握知识。
4、 结业测验:通过测验,完成学业。

您是否对此课程还有疑问,那么请 点击进入 FAQ,您的问题将基本得到解答
全国统一咨询热线 4008-010-006
课程现开始接受报名,报名方式

网上报名 请点击:图机器学习
咨询Email :edu01@dataguru.cnedu02@dataguru.cn
课程入门讨论咨询群:706821899(群内有培训公开课视频供大家免费观看)
咨询QQ: 2222010006 (上班时间在线)

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