Achtung: ab dem 12.11.24 sind wir im T9/K040.

Komplexe Daten lassen sich oft auf natürliche Weise als Graphen modellieren. Graphen oder Netzwerke beschreiben die Interaktion zwischen Objekten und sind ein wirksames Instrument zur Darstellung von Systemen in vielen Anwendungen. Graphneuronale Netze sind neuronale Netze, die Graphstrukturen direkt verarbeiten, und haben sich in letzter Zeit als leistungsfähiges Werkzeug zur Analyse von Netzwerken und zur Vorhersage von Eigenschaften von Knoten und Verbindungen erwiesen.

Dieses Seminar bietet eine eingehende Untersuchung von Graph Neural Networks (GNNs) und deren Anwendungen in verschiedenen Bereichen, mit besonderem Schwerpunkt auf den Biowissenschaften und der Biomedizin. Wir werden zunächst die grundlegenden Konzepte und Architekturen von GNNs erörtern, darunter Graph Convolutional Networks (GCNs) und Graph Attention Networks (GATs). Zu den besprochenen Anwendungen gehören Protein-Protein-Interaktionsnetzwerke, Pharmaforschung und personalisierte Medizin. Die Studierenden werden Forschungsarbeiten lesen und präsentieren und an kritischen Diskussionen teilnehmen.

Die Sprache dieses Seminars ist Englisch. Die Studierenden sind ermutigt, auf Englisch zu präsentieren und zu diskutieren, aber Beiträge auf Deutsch sind auch möglich.


 

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