Explore le rôle des graphiques dans l'apprentissage en profondeur, en se concentrant sur leur structure, leurs applications et leurs techniques de traitement des données graphiques.
Explore le pseudo-aléatoire dans les graphes en utilisant des valeurs propres et des polynômes, en soulignant l'importance des racines groupées et des entrelaceurs communs.
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.
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.
