最近工作的一个项目刚好涉及到图神经网络，然后就看到图神经网络7日打卡营的开课通知，当然是果断报名啦。

本次课程（https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/group/info/1956）由百度PGL（https://github.com/PaddlePaddle/PGL/tree/main/pgl）团队倾力打造，旨在帮助大家快速入门图神经网络。

小斯妹老师带着大家深入浅出的学习了 DeepWalk、node2vec、metapath2vec、metapath2vec 变种模型等图游走类模型，然后也了解了GCN、GAT、消息传递机制等图模型，随后对图采用、图聚合的GraphSage进行了讲解，最后还给大家讲解了百度出品的ERNIESage和UniMP两个SOTA模型。小斯妹老师PPT做得非常赞，讲课节奏把握也很好，深入浅出，清晰易懂。

通过这次课程，我对图神经网络的了解更深入了，尤其是GraphSage模型，因为我们现在的工作有部分涉及GraphSage模型，之前自己看论文对公式的理解不太深入，听完课后有一种醍醐灌顶的感觉，收获很大。

后面ERNIESage和比赛讲解的两位帅哥老司机也是分享了满满的干货，加上PGL的加持，可以帮助入门小白快速成为调包虾，哈哈~

期待PGL团队推出更多好用模型，期待PGL尽快支持动态图。