分享一套图神经网络视频教程——《深度学习-图神经网络实战》，视频+源码+数据+文档资料下载！

《深度学习-图神经网络实战》课程旨在帮助同学们快速掌握深度学习在图模型领域算法及其应⽤项⽬。内容主要包括三个模块：
1、图神经⽹络经典算法解读，详细解读GNN,GCN,注意⼒机制图模型等算法 ；
2 、图神经⽹络框架PyTorch-Geometric，全程实战解读图神经⽹络框架应⽤⽅法；
3 、图神经⽹络项⽬实战，基于真实数据集与实际项⽬展开图数据集构建与模型训练并应⽤到实际场景中。
整体⻛格通俗易懂，提供全部数据与代码。

课程大纲：
第1章 图神经网络基础
第2章 图卷积GCN模型
第3章 图模型必备神器PyTorch Geometric安装与使用
第4章 使用PyTorch Geometric构建自己的图数据集
第5章 图注意力机制与序列图模型
第6章 图相似度论文解读
第7章 图相似度计算实战
第8章 基于图模型的轨迹估计
第9章 图模型轨迹估计实战
第10章 图神经网络结合时间序列
第11章 图时间序列预测项目实战
第12章 异构图模型算法解读
第13章 异构图构建实例分析
第14章 KIE图模型关系抽取算法解读
第15章 KIE图模型应用源码解读