PHD COLLOQUIA-2

Anno accademico
2024/2025 Programmi anni precedenti
Titolo corso in inglese
PHD COLLOQUIA-2
Codice insegnamento
PHD206-2 (AF:545149 AR:311533)
Modalità
In presenza
Crediti formativi universitari
2
Livello laurea
Corso di Dottorato (D.M.226/2021)
Settore scientifico disciplinare
INF/01
Periodo
Annuale
Anno corso
1
Sede
VENEZIA
Spazio Moodle
Link allo spazio del corso
Il corso introdurrà le tecniche più recenti di reti neurali per elaborare dati non euclidei, come grafi e mesh.
Gli studenti acquisiranno una conoscenza approfondita delle principali sfide nello sviluppo e nell’utilizzo di algoritmi di reti neurali applicati ai grafi, insieme alle soluzioni più avanzate sia da una prospettiva teorica che pratica.
Conoscenze di base di Algebra Lineare, Probabilità e programmazione in Python.
Sfide dei grafi: invarianza e covarianza rispetto alle permutazioni
Convoluzione sui grafi
Auto-Encoder per grafi
Hamilton, William L. Graph representation learning. Morgan & Claypool Publishers, 2020.
Materiali forniti a lezione
Breve articolo, con la possibilità di scegliere tra:
- articolo di revisione della letteratura
- applicazione delle GNN a un problema specifico
Lezioni e sessioni pratiche
Inglese
Esame scritto
scritto
Programma definitivo.
Data ultima modifica programma: 27/01/2025