Grundlagen der Graph Neural Networks

Graphische neuronale Netze (GNNs) verändern die Art und Weise, wie wir komplexe, miteinander verbundene Daten in verschiedenen Bereichen analysieren. Dieser Kurs bietet eine umfassende Einführung in die grundlegende Mathematik und die Kernkonzepte von GNNs, so dass Sie sich selbstbewusst an ihre vielfältigen Anwendungen herantasten und sie verstehen können. Am Ende dieses Kurses werden Sie einen klaren konzeptionellen Rahmen für die Funktionsweise von GNNs besitzen, von der grundlegenden Graphentheorie bis hin zur Mechanik der Nachrichtenübermittlung, und Sie werden darauf vorbereitet, fortgeschrittenere Themen und praktische Implementierungen zu erkunden. Was Sie lernen werden: * Grundlegende Konzepte der Graphentheorie und deren Darstellung für maschinelles Lernen verstehen. * Lernen Sie die mathematischen Grundlagen von Graph Neural Networks, einschließlich Adjazency Matrices und Spektralgraphentheorie. * Erkunden Sie Kern-GNN-Architekturen wie Graph Convolutional Networks (GCNs) und das Message-Passing-Paradigma. * Anwenden von konzeptionellen Kenntnissen, um zu interpretieren, wie GNNs lernen und Merkmale aus graphenstrukturierten Daten extrahieren. * Erkennen Sie häufige Anwendungen von GNNs in Bereichen wie soziale Netzwerke, Empfehlungssysteme und Molekularbiologie. * Grundlegende Prinzipien des modernen GNN-Framework-Designs und deren Rolle bei der Abstraktion komplexer Operationen verstehen. Der Kurs beginnt mit der Etablierung einer starken Grundlage in der Graphentheorie und linearen Algebra Konzepte für GNNs. Anschließend werden die mathematischen Details verschiedener GNN-Modelle erläutert, um schließlich einen Überblick über deren praktische Relevanz und konzeptionelle Anwendung zu geben. Dieser Kurs ist für absolute Anfänger mit einem Grundverständnis der linearen Algebra und der Kalkül konzipiert. Es sind keine Vorkenntnisse in Graph Neural Networks oder fortgeschrittenen Machine Learning Konzepten erforderlich. Beginnen Sie Ihre Reise in das spannende und sich schnell entwickelnde Feld der Graph Neural Networks heute.