https://www.wikicshse.ru/index.php?action=history&feed=atom&title=%D0%93%D1%80%D0%B0%D1%84%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B5_%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%B8_%28%D0%98%D0%9824%2C_7_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D1%83%D0%BB%D1%8C%29
Графовые нейронные сети (ИИ24, 7 модуль) - История изменений
2026-06-09T02:51:27Z
История изменений этой страницы в вики
MediaWiki 1.45.3
https://www.wikicshse.ru/index.php?title=%D0%93%D1%80%D0%B0%D1%84%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B5_%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%B8_(%D0%98%D0%9824,_7_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D1%83%D0%BB%D1%8C)&diff=2150&oldid=prev
imported>Mmustafaeva: /* Лекции */
2026-04-21T15:54:38Z
<p><span class="autocomment">Лекции</span></p>
<p><b>Новая страница</b></p><div>==О курсе==<br />
Курс читается для студентов 2-го курса магистратуры ИИ в 7 модуле<br />
<br />
Занятия проводятся в Zoom '''по понедельникам в 18:10-21:00''' <br />
<br />
Чат курса в Telegram - https://t.me/+hhjr_I6ph-w2MDIy<br />
<br />
Гитхаб курса прошлых лет - https://github.com/elvarid/gnn_course_hse<br />
<br />
Запись лекций по курсу - Youtube [https://www.youtube.com/playlist?list=PLmA-1xX7IuzDVtjW2RCQUc1-3wX6JGBN4], Vk Video [https://vkvideo.ru/playlist/-227011779_65]<br />
<br />
==Контакты==<br />
<br />
Лектор — Валитов Эльдар Рафекович(TG: @elvarid)<br />
<br />
Ассистент - Ряжапов Айдар(TG: @Aidar_lspg)<br />
<br />
== Лекции ==<br />
Проходят по понедельникам в 18:10<br />
<br />
'''Лекция 1 (12.01.26): ''' Введение в графовые нейтронные сети[https://www.youtube.com/watch?v=IxPdeWCdaXw&list=PLmA-1xX7IuzDVtjW2RCQUc1-3wX6JGBN4&index=7]<br />
<br />
'''Лекция 2 (26.01.26): ''' Извлечение признаков для графов [https://www.youtube.com/watch?v=CHNzJnXSccI&list=PLmA-1xX7IuzDVtjW2RCQUc1-3wX6JGBN4&index=6]<br />
<br />
'''Лекция 3 (02.02.26): ''' Эмберддинги и RageRank [https://www.youtube.com/watch?v=pUWRpcYGvU4&list=PLmA-1xX7IuzDVtjW2RCQUc1-3wX6JGBN4&index=5]<br />
<br />
'''Лекция 4 (04.02.26): ''' Алгоритм RageRank [https://www.youtube.com/watch?v=WSOSFS8i7Ec&list=PLmA-1xX7IuzDVtjW2RCQUc1-3wX6JGBN4&index=4]<br />
<br />
'''Лекция 5 (09.02.26): ''' Графовые сверточные сети [https://www.youtube.com/watch?v=SykYjNkcozE&list=PLmA-1xX7IuzDVtjW2RCQUc1-3wX6JGBN4&index=3]<br />
<br />
'''Лекция 6 (25.02.26): ''' Практика Эмбеддингов и ядер [https://www.youtube.com/watch?v=MNkIKNAQz0c&list=PLmA-1xX7IuzDVtjW2RCQUc1-3wX6JGBN4&index=2]<br />
<br />
'''Лекция 7 (26.02.26): ''' Архитектуры и аугментация GNN [https://www.youtube.com/watch?v=o7ClHiHYp6Y&list=PLmA-1xX7IuzDVtjW2RCQUc1-3wX6JGBN4&index=1]<br />
<br />
'''Лекция 8 (16.03.26): ''' Графы знаний и запросы на графах знаний.<br />
<br />
'''Лекция 9''': Генеративные графовые нейронные сети.<br />
<br />
'''Лекция 10''': Графовые трансформеры.<br />
<br />
'''Лекция 11''': Рекомендательные системы на графах.<br />
<br />
'''Лекция 12''': Дополнительные материалы.<br />
<br />
Дополнительно, помимо обзорных историй было предложено ознакомиться с материалами по структурным/позиционным графовым нейронным сетям.<br />
<br />
==Формула оценивания==<br />
Итоговая оценка вычисляется по формуле<br />
:: О<sub>Итог</sub> = Округление(0.7 * ДЗ + 0.3 * Э),<br />
где ДЗ = ((количество баллов за все ДЗ) / 70) * 10, Э - оценка за экзамен<br />
<br />
Округление арифметическое.<br />
<br />
На курсе предусмотрены автоматы - если студент сдал все дз и если студент набирает больше 45 баллов (то есть больше 6.5 оценка за ДЗ) то он освобождается от экзамена с О<sub>Итог</sub> = Округление(ДЗ).<br />
<br />
== Домашние задания ==<br />
Домашние задания выкладываются в чате курса в телеграме("Объявления")<br />
ссылка для сдачи теордз 1 - [https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScMvz3KTw7pa2FVKBr3XFpFB1ileSopaCsuJQ_hX7z4FrDKXA/viewform?usp=publish-editor] <br />
# Дедлайн 11.02.26 в 23:59 <br />
#</div>
imported>Mmustafaeva