Просмотр исходного текста страницы Глубинное обучение в анализе графовых данных 24/25

== О курсе ==

Курс читается для студентов 4-го курса и магистратуры в 1-2 модулях.

Лектор — Валитов Эльдар Рафекович

Семинаристы — Бадмаев Тингир

Github курса - https://github.com/elvarid/gnn_course_hse

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

'''Лекция 1 (09.09.24): ''' ''Организационная информация.'' Графы и анализ данных. Примеры графовых данных. Типы задач на графах. Выбор представления данных.

'''Лекция 2 (30.09.24): ''' Доглубинные методы. Различные статистики для графов.

'''Лекция 3 (07.10.24): ''' Эмбеддинги на графах. PageRank и его приложения.

'''Лекция 4 (14.10.24): ''' Передача информации. Графовые свертки.

'''Лекция 5 (21.10.24): ''' Графовые архитектуры. Аугментации на графах.

== Семинары ==
Проходят по четвергам в 11:10

== Оценивание == 
За выполнение домашних заданий, вы можете получить до 70 основных баллов. Планируется 5 домашних заданий - 2 теоретических и 3 практических. 

Дедлайны по выполнению заданий мягкие (штраф за просрочку 10% в день от номинала домашнего задания), через 3 дня становятся жесткими, после жесткого дедлайна 2 раза за курс можно досдать дз 

Формула оценивания - 0.7 О_нак + 0.3 О_экз. 

Экзамен - устный, с практической частью. 

Есть автоматы, подробнее по условиям будет сообщено чуть позже (в предыдущей итерации правила автоматов были - 1) О_нак >= 6.5 2) Все дз сданы на зачетный балл)