Atividade

115324 - Introdução às redes neurais em grafos e suas aplicações em tarefas de aprendizado de máquina

Data da turma: 25/11/2023

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Descrição: Apresentar uma introdução aos fundamentos dos grafos, incluindo representação, matriz de adjacência e a distinção entre grafos homogêneos e heterogêneos. Em seguida, explora-se a evolução histórica das GNNs, suas vantagens e desvantagens, e aprofunda-se no funcionamento dessas redes, abordando conceitos como message passing, tipos de camadas, agregação e combinação de informações. Além disso, os participantes terão a oportunidade de aplicar seus conhecimentos em exemplos práticos, modelando datasets em grafos, construindo modelos GNN para grafos homogêneos e heterogêneos, e avaliando o desempenho desses modelos em tarefas reais. Este curso capacitará os alunos a dominar GNNs e aplicá-las em diversas áreas, fornecendo uma compreensão conceitual e prática.

1. Introdução à grafos
1.1. Representação de grafos (Objetos, Relações, Pesos)
1.2. Matriz de Adjacência
1.3. Grafos Homogêneos e Heterogêneos

2. Graph Neural Networks
2.1. Network Embedding [Modelos anteriores às GNNs]
2.2. Histórico, Justificativa e Motivação
2.3. Vantagens e Desvantagens da GNN
2.4. Funcionamento (message passing, tipos de camadas e sua função), Agregação, Combinação, Neurônios, Modelos GCN, GAT e Graph Sage

3. Exemplos Práticos
3.1. Modelagem dos datasets em grafo
3.2. Exemplo Homogêneo
3.3. Exemplo Heterogêneo
3.4. Avaliação de GNN na tarefa

Bibliografia:

- WU, Lingfei et al. Graph neural networks: foundation, frontiers and applications. In: Proceedings of the 28th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. 2022. p. 4840-4841.
- LIU, Zhiyuan; ZHOU, Jie. Introduction to graph neural networks. Springer Nature, 2022.
- WU, Zonghan et al. A comprehensive survey on graph neural networks. IEEE transactions on neural networks and learning systems, v. 32, n. 1, p. 4-24, 2020.

Carga Horária:

4 horas
Tipo: Obrigatória
Vagas oferecidas: 500
 
Ministrantes: Angelo Cesar Mendes da Silva
Marcos Paulo Silva Gôlo


 
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