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 [1], Vk Video [2]

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[3]

Лекция 2 (26.01.26): Извлечение признаков для графов [4]

Лекция 3 (02.02.26): Эмберддинги и RageRank [5]

Лекция 4 (04.02.26): Алгоритм RageRank [6]

Лекция 5 (09.02.26): Графовые сверточные сети [7]

Лекция 6 (25.02.26): Практика Эмбеддингов и ядер [8]

Лекция 7 (26.02.26): Архитектуры и аугментация GNN [9]

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_Итог = 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_Итог = Округление(ДЗ).

Домашние задания

Домашние задания выкладываются в чате курса в телеграме("Объявления")

ссылка для сдачи теордз 1 - [10]

Дедлайн 11.02.26 в 23:59