Graph Neural Networks for Real-World AI Systems: Architectures, Training Pipelines, and Scalable Graph Intelligence with GCN, GAT, GraphSAGE, and PyTorch Geometric
Sprache: Englisch
Verlag: Independently published, 2025
- Softcover
- Neu

Anbieter: California Books, Miami, FL, USACalifornia Books
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- Titel
- Graph Neural Networks for Real-World AI Systems: Architectures, Training Pipelines, and Scalable Graph Intelligence with GCN, GAT, GraphSAGE, and PyTorch Geometric
- Autor
- Owen, Tyrell
- Verlag
- Independently published
- Erscheinungsjahr
- 2025
- Zustand
- New
- Einband
- Softcover
- Sprache
- Englisch
- ISBN-13
- 9798277250228
In today’s complex data environments, relationships between entities are just as crucial as the entities themselves. Traditional deep learning approaches often struggle to capture these intricate connections, limiting performance in domains like recommendation systems, fraud detection, knowledge graphs, and social network analysis. This book dives deep into Graph Neural Networks—offering a hands-on roadmap to leverage GCN, GAT, GraphSAGE, and PyTorch Geometric for building high-performance, explainable, and scalable AI systems.
What you’ll gain from this book:
- Foundations of Graph Intelligence: Develop a solid understanding of graph theory, graph data structures, and relational representations as the backbone of modern AI systems.
- Architectures for Real-World Applications: Explore Graph Convolutional Networks (GCN), Graph Attention Networks (GAT), and GraphSAGE, with practical insights on selecting and customizing architectures for specific use cases.
- Scalable Training Pipelines: Learn to design efficient data pipelines, mini-batch training strategies, and distributed computing approaches for large-scale graphs.
- Integration with PyTorch Geometric: Master hands-on implementation, from preprocessing graph data to deploying GNN models using the widely adopted PyTorch Geometric framework.
- Case Studies & Practical Examples: Dive into real-world projects demonstrating social network analytics, knowledge graph completion, recommendation engines, and fraud detection using GNNs.
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