图结构数据：神经网络的挑战与创新

图神经网络技术

图神经网络是处理图结构数据的一类重要人工智能技术,在推荐系统、知识图谱等领域有广泛应用。但相关技术对many企业的研发人员还比较陌生。因此有必要对AI算法团队进行图神经网络技术的专题培训,使他们能掌握该领域的核心知识,并应用到产品研发中。

培训目标

• 深入理解图结构数据的表示和学习方法
• 掌握图卷积网络GCN的原理及应用
• 学习图注意力网络GAT的技术原理
• 了解知识图谱表示学习的Translation Based方法
• 掌握基于GRU的图神经网络设计思路
• 学习图神经网络在推荐系统中的应用实践
• 了解最新进展:GNN预训练技术
• 提高设计应用图神经网络的能力

培训内容

• 图结构数据分析入门
• 图卷积网络GCN技术原理详解
• 图注意力网络GAT算法剖析
• Translation Based知识图谱表示学习方法
• 基于GRU的图神经网络模型
• 图神经网络在推荐系统中的应用
• 图神经网络前沿技术概览

培训形式

理论授课:

• 详细介绍图结构数据挖掘的概念、表示学习方法
• 深入讲解GCN、GAT等经典图神经网络算法原理
• 剖析知识图谱表示学习的技术手段

实践操作:

• 使用Python工具加载并可视化不同形式的图数据
• 在真实数据集上实现GCN、GAT算法训练与效果评估
• 基于知识图谱实现Translation Based方法训练

小组讨论:

• 根据业务场景设计图神经网络建模方案
• 分享团队在图神经网络应用中获得的经验

培训时间安排

本次培训共计4天, 每天上午9:00-12:00，下午13:30-16:30，具体时间安排如下：

• 第1天:图卷积网络GCN算法详解
• 第2天:图注意力网络GAT算法详解
• 第3天:知识图谱表示学习方法
• 第4天:图神经网络应用实践讨论

培训对象

AI算法工程师、知识图谱技术人员

培训师资

具备丰富图神经网络研发经验的资深AI专家,长期从事图表示学习与图神经网络算法研究,发表过顶级论文,熟悉算法原理并有成功的工程落地案例。

培训效果评估

• 学习效果评估:算法实现效果考核
• 培训满意度调查
• 图神经网络应用能力提升程度评估

通过理论和实践相结合的培训,使学员全面系统地掌握图神经网络的基础知识、主流算法原理、应用场景及工程落地方法。通过案例分析与手写代码实践,加深对图神经网络的理解,并培养应用能力。培训完成后,学员能基于图神经网络思维设计解决实际问题的方案。