Просмотр кода страницы Графовые нейронные сети (ИИ24, 7 модуль)

==О курсе==
Курс читается для студентов 2-го курса магистратуры ИИ в 7 модуле

Занятия проводятся в Zoom  '''по  понедельникам  в 18:10-21:00''' 

Чат курса в Telegram - https://t.me/+hhjr_I6ph-w2MDIy

Гитхаб курса прошлых лет - https://github.com/elvarid/gnn_course_hse

Запись лекций по курсу -  Youtube [https://www.youtube.com/playlist?list=PLmA-1xX7IuzDVtjW2RCQUc1-3wX6JGBN4], Vk Video [https://vkvideo.ru/playlist/-227011779_65]

==Контакты==

Лектор — Валитов Эльдар Рафекович(TG: @elvarid)

Ассистент - Ряжапов Айдар(TG: @Aidar_lspg)

== Лекции ==
Проходят по понедельникам в 18:10

'''Лекция 1 (12.01.26): '''   Введение в графовые нейтронные сети[https://www.youtube.com/watch?v=IxPdeWCdaXw&list=PLmA-1xX7IuzDVtjW2RCQUc1-3wX6JGBN4&index=7]

'''Лекция 2 (26.01.26): '''  Извлечение признаков для графов [https://www.youtube.com/watch?v=CHNzJnXSccI&list=PLmA-1xX7IuzDVtjW2RCQUc1-3wX6JGBN4&index=6]

'''Лекция 3 (02.02.26): '''  Эмберддинги и RageRank [https://www.youtube.com/watch?v=pUWRpcYGvU4&list=PLmA-1xX7IuzDVtjW2RCQUc1-3wX6JGBN4&index=5]

'''Лекция 4 (04.02.26): '''  Алгоритм RageRank [https://www.youtube.com/watch?v=WSOSFS8i7Ec&list=PLmA-1xX7IuzDVtjW2RCQUc1-3wX6JGBN4&index=4]

'''Лекция 5 (09.02.26): ''' Графовые сверточные сети [https://www.youtube.com/watch?v=SykYjNkcozE&list=PLmA-1xX7IuzDVtjW2RCQUc1-3wX6JGBN4&index=3]

'''Лекция 6 (25.02.26): '''  Практика Эмбеддингов и ядер [https://www.youtube.com/watch?v=MNkIKNAQz0c&list=PLmA-1xX7IuzDVtjW2RCQUc1-3wX6JGBN4&index=2]

'''Лекция 7 (26.02.26): ''' Архитектуры и аугментация GNN [https://www.youtube.com/watch?v=o7ClHiHYp6Y&list=PLmA-1xX7IuzDVtjW2RCQUc1-3wX6JGBN4&index=1]

'''Лекция 8 (16.03.26): ''' Графы знаний и запросы на графах знаний.

'''Лекция 9''': Генеративные графовые нейронные сети.

'''Лекция 10''':  Графовые трансформеры.

'''Лекция 11''':  Рекомендательные системы на графах.

'''Лекция 12''':  Дополнительные материалы.

Дополнительно, помимо обзорных историй было предложено ознакомиться с материалами по структурным/позиционным графовым нейронным сетям.

==Формула оценивания==
Итоговая оценка вычисляется по формуле
:: О<sub>Итог</sub> = Округление(0.7 * ДЗ + 0.3 * Э),
где ДЗ = ((количество баллов за все ДЗ) / 70) * 10, Э - оценка за экзамен

Округление арифметическое.
 
На курсе предусмотрены автоматы - если студент сдал все дз и если студент набирает больше 45 баллов (то есть больше 6.5 оценка за ДЗ) то он освобождается от экзамена с О<sub>Итог</sub> = Округление(ДЗ).

== Домашние задания ==
Домашние задания выкладываются в чате курса в телеграме("Объявления")
 ссылка для сдачи теордз 1 - [https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScMvz3KTw7pa2FVKBr3XFpFB1ileSopaCsuJQ_hX7z4FrDKXA/viewform?usp=publish-editor] 
# Дедлайн 11.02.26 в 23:59 
#