相比传统神经网络，图神经网络的优势非常明显：

1、非顺序排序的特征学习：GNN的输出不以节点的输入顺序为转移的。

2、两个节点之间依赖关系的学习：传统的神经网络中，这种依赖关系只能通过节点的特征来体现。

3、推理能力：GNN能够从非结构化数据（例如:场景图片、故事片段等）中生成推理图。

在实际场景中，有大量的数据是在非欧式空间，限制了深度神经网络的应用。得益于图神经网络在非结构化数据上出色的处理能力，它在学界与工业界上大放光彩。然而，图神经网络模型目前仍处于前期高速发展期，面临着多项方法论和实践挑战。

图神经网络技术已被应用在百度内数十个实际项目中，大幅度提升业务效益。为了帮助广大同学入门图学习，百度飞桨PGL团队开发了「图神经网络7日打卡营」。百度PGL团队战绩累累，刷新图神经网络权威榜单OGB三项榜单SOTA以及获得今年COLING协办比赛TextGraph冠军。

面对肆虐全球的新冠疫情，团队还在课程中设置了「新冠疫苗项目拔高实战」，我们将通过图神经网络算法筛选出结构更加稳定的mRNA，为疫苗的长途运输问题的解决贡献一份力量。

11月23日起，图神经网络世界冠军团队亲自授课，结合多年经验，7日全直播手把手教学，5大实战，带你实践图神经网络，助力新冠疫情，攻克难题！

你将收获：

1. 世界顶尖图神经网络团队手把手教学，与大佬面对面梳理知识体系；

2. 世界顶尖图神经网络框架 PGL，复用性强，支持大规模并行；

3. 7日高效入门图神经网络，专治拖延症，时间短见效快；

4. GPU 计算资源免费使用

5.百度认证纸质结业证书——“图神经网络人才证书”邮寄到家。

还有超级多的学习福利，等你来挑战！

 讲师介绍

小斯妹老师

百度飞桨图学习框架PGL核心人员

百度飞桨图神经网络框架PGL核心人员，所在团队曾获得图学习权威榜单OGB三项榜首以及COLING协办比赛TextGraph冠军，推动图学习技术在百度内部落地数十个项目，大幅度提升公司效益。

课程大纲

01

图学习初印象

图神经网络概述、入门路线

实践：环境搭建

实战作业

安装PGL环境，跑通 example 代码

02

图游走类模型

DeepWalk、node2vec、metapath2vec、metapath2vec 变种

实践：DeepWalk代码解析

实战作业

以填空的方式完成 node2vec 模型复现

03

图神经网络算法（一）

GCN、GAT、消息传递机制

实践：GCN代码解析、比赛代码讲解

实战作业

以填空的方式完成 GAT 模型复现

04

图神经网络算法（二）

图采样技术、图聚合技术

实践：讲解 GraphSage 代码 

实战作业

以填空的方式完成GraphSage模型复现

05

图神经网络进阶模型讲解

ERNIESage、UniMP

实践：ERNIESage代码讲解

结业大赛

论文引用网络的节点预测

06

新冠疫苗项目拔高实战，助力疫情！

07

结营仪式

老师比赛实战经验分享

课程总结与Q&A

颁奖仪式

学习激励

担心无法坚持学习？别担心，成长的路上需要鼓励。超多奖励等你来抢！

百度内推资格、官方渠道项目推广、机械键盘、小度在家、百度网盘会员、纸质证书、算力卡、图书《深度学习》，学成之后，还有百度官方认证结业证书，让你的学习看得见！

上课时间

11月23日—11月30日 每晚20:30—21:30

我要报名

图神经网络世界冠军团队授课，7日全直播教学，5次实战打卡，实践图神经网络！

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