남준: 2~3강 (Traditional ML on graph, Node embedding) 혜리: 4~5강 (Link analysis, Label propagation) 순혁: 6~7강 (GNN의 일반적 접근법) 민상: 10~11강 (지식 그래프, 지식 그래프 추론)

레퍼런스 / 학습 자료

• 스탠포드 CS224W (웹사이트 / 영상)

발표 자료

Part 1: Traditional ML, Node Embeddings

Part 2: PageRank, Message

Part 3: Graph Neural Network

Part 4: Knowledge Graph

Q&A

• 찬란: 공유의 문화에 동참해주시고, 머신러닝 생태계를 건강하게 만들어주셔서 감사합니다! 이 지식이 확산되어 더 큰 가치를 형성할 것입니다!

댓글

• 찬란: 공유의 문화에 동참해주시고, 머신러닝 생태계를 건강하게 만들어주셔서 감사합니다! 이 지식이 확산되어 더 큰 가치를 형성할 것입니다!