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Aprendizaje Automático para Datos en Grafos-semestral

Perfilado de sección

  • Información general
  • Introducción y teoría básica de grafos
  • Estructura de grandes redes
  • Modelos de grafos aleatorios
  • Problemas de inferencia en grafos
  • Redes neuronales en grafos (GNNs)
  • Aprendizaje de representaciones en grafos
  • Laboratorios
  • Trabajo final
  • Encuestas de opinión estudiantil
  • Recursos
    • Temario: 

      1. Componentes, caminos más cortos (small world effect), redes con distribución power-laws y scale-free, assortative mixing.
      2. Partición del grafo: partición espectral, modularidad, otros métodos. 



    • Material del semestre anterior(puede haber modificaciones) 

      1. Componentes, caminos más cortos (small world effect), redes con distribución power-laws y scale-free, assortative mixing. Quedó disponible la grabación de la clase del martes martes 15/08 aquí. El código de acceso es $34nNRE9.
      1. Partición del grafo: partición espectral, modularidad, otros métodos. 
      Queda la grabación de la clase del viernes 18/08  aquí. El código de acceso es &6DHyTFk.
      Queda la grabación de la clase del martes 29/08 aquí. El código de acceso es 2N7ELs&b.


◄Introducción y teoría básica de grafos
►Modelos de grafos aleatorios
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