Глубинное обучение в анализе графовых данных 24/25: различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к навигации Перейти к поиску
Исправлен день семинаров
добавлена система оценивания
Строка 11: Строка 11:
== Лекции ==
== Лекции ==
Проходят по понедельникам в 18:10
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.


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

Версия от 13:25, 15 октября 2024

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.

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)