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Curriculum

한 학기 안에 다음 목표를 달성하기 위한 커리큘럼

1. 그래프 이론, DeepWalk, Node2Vec, GNN, GCN, GAT, GraphSAGE 등 최신 그래프 기반 인공지능 모델의 기초가 되는 모델들을 알아본다.
2. 이 모델들을 기반으로 실생활에 어떻게 쓰이는지 Traffic Prediction, Fraud Detection, Recommendation System 등의 예시를 살펴본다.
3. [If possible] 본인이 관심있는 분야에서 그래프 기반 인공지능 모델의 활용 예시를 살펴본다.

Textbook : 핸즈온 그래프 인공신경망 with Python (Maxime Labonne 원저, 2024.05.30.)

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Tentative Schedule

25F Graph-based AI

• 기본적으로 실습은 교재 출판사의 Jupyter Notebook 파일을 살펴보는 것을 토대로 진행할 것입니다. 발표자 분은 로컬에서 미리 돌려보시고, 추가적으로 설명하시고 싶은 부분만 코드 수정 사항과 Output을 발표자료에 첨부하시는 것을 추천드립니다.
• [25F schedule] 9월 22일과 10월 6일 강의 내용은 9월 29일 대면 스케줄에 몰아서 진행한 후 예습 및 복습의 형식으로 진행할 예정입니다. 9월 29일 강의의 ppt와 녹화본은 추석연휴 중에 업로드 예정입니다.
  • 26.02.23. lecture note 제거하였습니다. 필요하신 분들은 개인적으로 연락 바랍니다.
• 전체 일정은 19시 30분부터 21시 30분까지 진행하겠습니다.