深度学习-图神经网络实战 全套无加密带资料
《深度学习-图神经网络实战 全套无加密带资料》cf20968e35777549b6eb43f21e2f31f2_f8ae34e29b09480e8f10c32c3cf51080_imageView&qu.webp (68.61 KB, 下载次数: 50) 下载附件 保存到相册 2024-5-15 00:01 上传【技能收获】学完可掌握：Embedding 向量检索、AI Agent 智能体构建。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记
图神经网络这个方向，市面上成套的课不算多，能带完整资料包的更少。这套《深度学习-图神经网络实战》值得单独拎出来说，倒不是因为它的标题多花哨，而是它的内容取舍有明显的"工程派"倾向——不是把 GCN、GAT、GraphSAGE 的公式推导讲一遍就收工，而是把图数据怎么进模型、模型怎么落到检索和智能体这类场景里，当成一条线串起来。下面按课纲含金量、精看章节、资料包用法三个角度拆一拆。
课纲的含金量在哪：图数据到应用的闭环
判断一门 GNN 课值不值得收藏，第一眼看它有没有跳开"论文复现"的舒适区。这门课的骨架是从图结构基础讲起，过渡到图上的表示学习，再落到 Embedding 向量检索和智能体构建这两个出口。这三块拼在一起，说明它不是孤立地教卷积算子，而是把图当成一种数据形态来处理：节点、边、子图分别能喂给什么模型，输出的向量又怎么被下游消费。对已经做过推荐、风控、知识图谱相关工作的读者来说，这套结构能直接对上你手里的业务问题；对纯新手，它的价值在于让你先看到 GNN 的"用途地图"，再回头补数学。
哪些章节值得精看，哪些可以快进
- 图的表示与消息传递机制：这是全课的地基。重点看它怎么把邻居聚合写成可实现的模块，而不是背公式。如果这部分讲透了，后面 GCN、GAT 的差异你能自己推出来。
- 图上的 Embedding 与检索：这是这门课相对稀缺的部分。大多数 GNN 课停在节点分类就收尾，这里往向量检索方向延伸，涉及图嵌入怎么进向量库、相似度怎么算、召回怎么评估，实战味最重，建议逐节跟做。
- 智能体构建相关章节：这块要带着判断力看。GNN 和智能体结合目前还在演进，课里的方案更接近一种可行路径而非标准答案，重点吸收它的设计思路——图结构如何为智能体提供关系推理的支撑。
- 公式推导密集的过渡小节：可以快进，需要时再回查。资料包里有笔记，复盘效率比反复看视频高。
资料包怎么拆开用
这套资料包别当成"存了等于学了"的收藏品。建议拆成三层用：第一层是章节笔记，课前扫一遍建立框架，课后对着补漏；第二层是代码和数据，跑通之后改参数、换数据集，观察邻居采样数、层数对结果的影响，这一步才是真正把课变成自己东西的地方；第三层是图结构相关的示意图和铺垫材料，用来在面试或组内分享时快速讲清"图到底长什么样"。三层不要混着看，按顺序走效果更稳。
适合谁收，以及收之前想清楚的事
如果你已经有深度学习基础，做过 PyTorch 项目，想在推荐、知识图谱、检索这几个方向补上图这一环，这门课的性价比很高，尤其是 Embedding 检索和智能体这两段，能补上很多课缺的出口环节。但如果你连反向传播都还没跑通过，建议先把基础补牢再来，否则消息传递那部分会看得很吃力。另外，"全套无加密"意味着资料可以离线反复用，这对需要长期查阅、做笔记归档的人是真优势——收藏之后记得给自己的笔记留位置，别只囤视频。
cf20968e35777549b6eb43f21e2f31f2_f8ae34e29b09480e8f10c32c3cf51080_imageView&qu.webp 下载附件 保存到相册 2024-5-15 00:01 上传
课程推荐
《深度学习-图神经网络实战 全套无加密带资料》cf20968e35777549b6eb43f21e2f31f2_f8ae34e29b09480e8f10c32c3cf51080_imageView&qu.webp 下载附件 保存到相册 2024-5-15 00:01 上传【技能收获】学完可掌握：Embedding 向量检索、AI Agent 智能体构建。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：AI 应用工程师、RAG 系统开发、Java 后端 + 大模型落地、企业知识库架构师。大模型应用岗需求持续走高，具备「后端 + RAG 落地」复合能力的人才在招聘市场更稀缺，简历中可突出完整项目链路而非仅会使用 API。 若你已有一定编程或运维基础，本课程可帮助你在现有技能栈上快速叠加热门方向能力，提升求职时的项目说服力与薪资谈判空间。
视频目录（88 节）
* 1-1.1-图神经网络应用领域分析.mp4
* 1-2.2-图基本模块定义.mp4
* 1-3.3-邻接矩阵的定义.mp4
* 1-4.4-GNN中常见任务.mp4
* 1-5.5-消息传递计算方法.mp4
* 1-6.6-多层GCN的作用.mp4
* 2-1.1-GCN基本模型概述.mp4
* 2-2.2-图卷积的基本计算方法.mp4
* 2-3.3-邻接的矩阵的变换.mp4
* 2-4.4-GCN变换原理解读.mp4
* 3-1.1-PyTorch Geometric工具包安装与配置方法.mp4
* 3-2.2-数据集与邻接矩阵格式.mp4
* 3-3.3-模型定义与训练方法.mp4
* 3-4.4-文献引用数据集分类案例实战.mp4
* 4-1.1-构建数据集基本方法.mp4
* 4-2.2-数据集与任务背景概述.mp4
* 4-3.3-数据集基本预处理.mp4
* 4-4.4-用户行为图结构创建.mp4
* 4-5.5-数据集创建函数介绍.mp4
* 4-6.6-网络结构定义模块.mp4
* 4-7.7-TopkPooling进行下采样任务.mp4
* 4-8.8-获取全局特征.mp4
* 4-9.9-模型训练与总结.mp4
* 5-1.1-图注意力机制的作用与方法.mp4
* 5-2.2-邻接矩阵计算图Attention.mp4
* 5-3.3-序列图神经网络TGCN应用.mp4
* 5-4.4-序列图神经网络细节.mp4
* 6-1.1-要完成的任务分析.mp4
* 6-2.2-基本方法概述解读.mp4
* 6-3.3-图模型提取全局与局部特征.mp4
* 6-4.4-NTN模块的作用与效果.mp4
* 6-5.5-点之间的对应关系计算.mp4
* 6-6.6-结果输出与总结.mp4
* 7-1.1-数据集与任务概述.mp4
* 7-2.2-图卷积特征提取模块.mp4
* 7-3.3-分别计算不同Batch点的分布.mp4
* 7-4.4-获得直方图特征结果.mp4
* 7-5.5-图的全局特征构建.mp4
* 7-6.6-NTN图相似特征提取.mp4
* 7-7.7-预测得到相似度结果.mp4
* 8-1.1-数据集与标注信息解读.mp4
* 8-2.2-整体三大模块分析.mp4
* 8-3.3-特征工程的作用与效果.mp4
* 8-4.4-传统方法与现在向量空间对比.mp4
* 8-5.5-输入细节分析.mp4
* 8-6.6-子图模块构建方法.mp4
* 8-7.7-特征融合模块分析.mp4
* 8-8.8-VectorNet输出层分析.mp4
* 9-1.1-数据与环境配置.mp4
* 9-2.2-训练数据准备.mp4
* 9-3.3-Agent特征提取方法.mp4
* 9-4.4-DataLoader构建图结构.mp4
* 9-5.5-SubGraph与Attention模型流程.mp4
* 10-1.1-业务应用场景介绍与分析.mp4
* 10-2.2-图神经网络建模解决思路与方法.mp4
* 10-3.3-传感器节点特征提取方法.mp4
* 10-4.4-图模型结合时间序列.mp4
* 10-5.5-ICU传感器数据集介绍.mp4
* 11-1.1-医疗数据处理与特征提取.mp4
* 11-2.2-时序特征与静态特征处理.mp4
* 11-3.3-序列长度处理与统一.mp4
* 11-4.4-数据预处理与输入特征构建.mp4
* 11-5.5-图结构样本构建.mp4
* 11-6.6-图注意力机制模块设计与实现.mp4
* 11-7.7-时序特征构建与总结.mp4
* 12-1.1-图注意力模块回顾.mp4
* 12-2.2-异构图基本结构通俗解读.mp4
* 12-3.3-MetaPath与基本计算流程分析.mp4
* 12-4.4-路径加权聚合得到节点特征.mp4
* 12-5.5-淘宝异构图分析.mp4
* 12-6.6-Link边预测方法解读.mp4
* 13-1.1-影评数据集读取与处理.mp4
* 13-2.2-点和边特征定义.mp4
* 13-3.3-边的切分与采样方式.mp4
* 13-4.4-异构图模型定义方法.mp4
* 14-1.1-KIE要完成的任务分析.mp4
* 14-2.2-任务流程分析概述.mp4
* 14-3.3-特征拼接与聚合.mp4
* 14-4.4-图结构中节点特征计算方法.mp4
* 14-5.5-消息传递计算方法.mp4
* 15-1.1-配置文件以及要完成的任务解读.mp4
* 15-2.2-KIE数据集格式调整方法.mp4
* 15-3.3-配置文件与标签要进行处理操作.mp4
* 15-4.4-边框要计算的特征分析.mp4
* 15-5.5-标签数据处理与关系特征提取.mp4
* 15-6.6-特征合并处理.mp4
* 15-7.7-准备拼接边与点特征.mp4
* 15-8.8-整合得到图模型输入特征.mp4
![[衡天云]爆款云服务器 低至12元/月](/hty.png)
