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Couvre trouver le chemin le plus court dans les graphiques dirigés efficacement en utilisant des approches algorithmiques et en discutant des problèmes connexes de NP-complet.
Explore l'apprentissage à partir de données interconnectées avec des graphiques, couvrant les objectifs de recherche modernes de ML, les méthodes pionnières, les applications interdisciplinaires, et la démocratisation du graphique ML.
Explore l'apprentissage de données interconnectées à l'aide de graphiques, couvrant les défis, la conception du GNN, les paysages de recherche et la démocratisation du graphique ML.
Explore des algorithmes de graphes comme BFS et DFS, en discutant des chemins les plus courts, des arbres couvrants et du rôle des structures de données.
