Aprendizaje Automático para Datos en Grafos-semestral

Temario: 

• Detección de comunidades, Laplacian embeddings y spectral clustering. 
• Node y (sub)graph representation learning: métodos basados en factorización de matrices, paseos aleatorios, y redes convolucionales en grafos. 
• Aplicaciones a clasificación de nodos y de grafos, y modelado de la relación entre conectividad estructural y funcional en el cerebro.