Amazon SageMaker实战教程（三）：DGL图神经网络详解

Amazon SageMaker 是一项完全托管的服务，可以帮助机器学习开发者和数据科学家快速构建、训练和部署模型。Amazon SageMaker 完全消除了机器学习过程中各个步骤的繁重工作，让开发高质量模型变得更加轻松。

为了帮助开发者更快上手Amazon SageMaker，机器之心联合AWS在6月开设了6期公开课，详细讲解了如何使用 Amazon SageMaker 完成构建生成对抗网络、运行中文命名实体识别、简化 Kubernetes 上的机器学习任务管理等任务，超过1000名开发者共同参与了学习与讨论。

现在，机器之心联合AWS再次开设公开课，本次公开课设置3期线上分享，主题分别为：

• Amazon SageMaker Studio详解（视频回放：https://o8.cn/EwHFA2）

• 使用Amazon SageMaker 构建一个情感分析「机器人」（视频回放：https://o8.cn/blkBnH）
• DGL图神经网络及其在Amazon SageMaker上的实践

10月22日，第三期分享

DGL图神经网络及其在Amazon SageMaker上的实践

在第三期分享中，AWS上海人工智能研究院的资深数据科学家张建将主要讲解图神经网络、DGL在图神经网络中的作用、图神经网络和DGL在欺诈检测中的应用和使用Amazon SageMaker部署和管理图神经网络模型的实时推断，详情如下：

分享主题：DGL图神经网络及其在Amazon SageMaker上的实践

分享时间：10月22日 20:00-21:00

讲师简介：张建，AWS上海人工智能研究院的资深数据科学家。目前他的主要关注点是与AWS中国区客户进行深度合作，推广和运用图神经网络技术，帮助客户解决基于图数据的业务难题，比如欺诈检测、信用评级等。

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