Curso 10

Redes Convolucionais de Grafos: Fundamentos, Aspectos de Pesquisa e Aplicações

Prof. Daniel Pedronette

Resumo:
Redes Convolucionais de Grafos (Graph Convolutional Networks - GCNs) representam atualmente modelos poderosos e promissores em tarefas de aprendizado de representações. Enquanto as operações de convolução têm sido exploradas há anos em tarefas de aprendizado de máquina, as GCNs possibilitam operar em domínios não Euclidianos complexos, representados por meio de grafos. O curso discutirá os conceitos fundamentais dessas redes e trabalhos representativos da área. Além disso, abordará também temas de pesquisa, arcabouços de software disponíveis e cenários de aplicações.

Data/Hora: Sex. 29/11/2024 / 18h - 21h
Modalidade: Online / Zoom
Carga Horária: 3 horas