Explore la gestion des données du réseau, y compris les types de graphiques, les propriétés du réseau dans le monde réel et la mesure de l'importance des nœuds.
Explore les graphiques et les matrices, y compris les matrices d'adjacence, de degré et de Laplace, le théorème des arbres matriciels et les arbres qui s'étendent.
Couvre les concepts d'apprentissage profond, en se concentrant sur les graphiques, les transformateurs et leurs applications dans le traitement des données multimodales.
Introduit des structures de données réseau, des modèles et des techniques d'analyse, mettant l'accent sur l'invariance de permutation et les réseaux Erdős-Rényi.
Explore le lien entre les graphiques et les probabilités, en mettant l'accent sur les probabilités modulaires et super modulaires et les propriétés de corrélation.