「グラフニューラルネットワーク（GNN）を学ぼう！」は、グラフニューラルネットワーク（Graph Neural Network、GNN）の入門コースです。
GNNは、ノード（節点）とエッジ（線）から構成されるデータ構造「グラフ」に深層学習を取り入れたニューラルネットワークです。
レコメンデーション、人間関係の分析、交通や物流の予測、化合物の物性推定など、様々な分野でこれまでに応用されています。

Section1. GNNの概要
→ GNNの概要、および開発環境について学びます。

Section2. GNNの基礎
→ GNNの基礎となる数学、およびPyTorch Geometricの使い方を学びます。

Section3. シンプルなGNN
→ PyTorch Geometricを使い、シンプルなGNNを実装します。

Section4. Graph Convolutional Networks
→ CNN（畳み込みニューラルネットワーク）を利用した、Graph Convolutional Networks（GCN）について学びます。

Section5. Graph Attention Networks
→ 「Attention」を利用した、Graph Attention Networks（GAT）について学びます。