PGL图神经网络公开课：7天高效入门图学习技术

PGL图神经网络公开课：7天高效入门图学习技术

【免费下载链接】PGL Paddle Graph Learning (PGL) is an efficient and flexible graph learning framework based on PaddlePaddle 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pg/PGL

课程概述

PGL团队精心打造的图神经网络公开课是一套面向初学者的系统性学习课程，旨在帮助开发者在7天内快速掌握图神经网络(GNN)的核心概念和实践技能。课程内容涵盖从基础理论到前沿应用的完整知识体系，特别适合希望进入图计算领域的AI工程师和研究人员。

课程特色

1. 渐进式学习路径：从Python基础到PaddlePaddle框架，再到图神经网络核心算法，构建完整知识体系
2. 理论与实践结合：每个核心算法都配有代码解析和实践作业，强化动手能力
3. 前沿技术覆盖：不仅包含经典算法如GCN、GAT，还涉及ERNIESage等创新模型
4. 实战项目驱动：最终以新冠疫苗项目作为综合实践，解决真实世界问题

课程内容详解

前置准备

课程贴心地为不同基础的学员准备了预备知识模块：

• Python编程基础
• Notebook开发环境使用
• PaddlePaddle深度学习框架入门
• 图论与图学习基础概念

这些预备知识能帮助学员平滑过渡到图神经网络的学习中。

核心课程模块

第一课：图学习初印象

• 系统介绍图学习的发展历程和应用场景
• 讲解图神经网络的基本原理和常见架构
• 实践任务：搭建开发环境并运行示例代码

第二课：图游走类模型

• 深入解析DeepWalk、node2vec等经典图嵌入算法
• 重点讲解metapath2vec及其变种模型
• 代码实践：通过填空方式实现node2vec模型

第三课：图神经网络基础

• 详细讲解GCN(图卷积网络)和GAT(图注意力网络)
• 剖析图神经网络的消息传递机制
• 实践任务：实现GAT网络的关键组件

第四课：图神经网络进阶

• 介绍图采样和聚合技术原理
• 解析GraphSage模型的实现细节
• 实践任务：完成GraphSage模型的填空实现

第五课：前沿模型探索

• 讲解ERNIESage和UniMP等创新模型
• 代码解析ERNIESage的实现方式
• 综合项目：参加图神经网络相关比赛

实战项目：新冠疫苗研发辅助

将所学知识应用于疫情防控领域，解决实际问题，体现技术的社会价值。

学习建议

1. 循序渐进：按照课程安排的顺序学习，确保基础知识牢固
2. 动手实践：务必完成每课的代码实践，这是掌握图神经网络的关键
3. 举一反三：理解算法原理后，尝试修改参数或结构观察效果变化
4. 交流讨论：遇到问题时积极与同学交流，不同视角往往能带来新启发

学习资源

课程提供了丰富的学习资料：

• 每节课的详细PPT课件
• 完整的代码示例和实现框架
• 精选的参考文献和扩展阅读

这套课程是进入图神经网络领域的绝佳起点，通过系统学习和实践，学员将能够掌握图神经网络的核心技术，并具备解决实际问题的能力。无论你是AI领域的新手，还是希望扩展技术栈的资深开发者，都能从中获得显著提升。

【免费下载链接】PGL Paddle Graph Learning (PGL) is an efficient and flexible graph learning framework based on PaddlePaddle 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pg/PGL