The book's author, Yoshua Bengio, is a pioneer in the field of artificial intelligence and deep learning. He is a co-founder of the Montreal Institute for Learning Algorithms (MILA) and a professor at the University of Montreal. His work on GNNs has been groundbreaking and influential in shaping the field of AI research. The book provides a comprehensive overview of GNNs, starting with the basics of graph theory and its application to neural networks. It covers the main types of GNNs, including graph convolutional networks, graph attention networks, and graph autoencoders. The book also delves into the mathematical foundations of GNNs, providing readers with a solid understanding of the underlying principles. One of the key strengths of the book is its focus on the practical applications of GNNs. The author provides numerous examples of real-world applications, from drug discovery to traffic prediction, demonstrating how GNNs can be used to solve complex problems. The book also includes case studies that illustrate the power of GNNs in action, such as predicting protein structures and modeling social networks.

Автор книги, Йошуа Бенгио, является пионером в области искусственного интеллекта и глубокого обучения. Является соучредителем Монреальского института обучающихся алгоритмов (MILA) и профессором Монреальского университета. Его работа над GNN была новаторской и влиятельной в формировании области исследований ИИ. В книге представлен всесторонний обзор GNN, начиная с основ теории графов и её применения к нейронным сетям. Он охватывает основные типы GNN, включая сверточные сети графов, сети внимания графов и автоэнкодеры графов. Книга также углубляется в математические основы GNN, предоставляя читателям твердое понимание основных принципов. Одной из ключевых сильных сторон книги является её направленность на практическое применение GNN. Автор приводит многочисленные примеры реальных приложений, от обнаружения лекарств до прогнозирования трафика, демонстрируя, как GNN можно использовать для решения сложных задач. Книга также включает в себя тематические исследования, которые иллюстрируют силу GNN в действии, такие как прогнозирование белковых структур и моделирование социальных сетей.

L'auteur du livre, Yoshua Bengio, est un pionnier de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage profond. Il est cofondateur de l'Institut des algorithmes d'apprentissage de Montréal (MILA) et professeur à l'Université de Montréal. Ses travaux sur GNN ont été novateurs et influents dans le domaine de la recherche en IA. livre présente un aperçu complet de GNN, en commençant par les fondements de la théorie des graphes et de son application aux réseaux neuronaux. Il couvre les principaux types de GNN, y compris les réseaux convolutifs de graphes, les réseaux d'attention de graphes et les autocodeurs de graphes. livre explore également les bases mathématiques de GNN, fournissant aux lecteurs une bonne compréhension des principes de base. L'une des principales forces du livre est son accent sur l'application pratique de GNN. L'auteur donne de nombreux exemples d'applications réelles, de la découverte de médicaments à la prévision du trafic, montrant comment GNN peut être utilisé pour résoudre des problèmes complexes. livre comprend également des études de cas qui illustrent la puissance des GNN en action, telles que la prévision des structures protéiques et la modélisation des réseaux sociaux.

autor del libro, Joshua Bengio, es un pionero en el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo. Es cofundador del Instituto de Algoritmos de Aprendizaje de Montreal (MILA) y profesor en la Universidad de Montreal. Su trabajo en GNN fue pionero e influyente en la formación del campo de investigación de la IA. libro presenta una revisión completa de GNN, comenzando con los fundamentos de la teoría de grafos y su aplicación a las redes neuronales. Cubre los principales tipos de GNN, incluyendo redes de grafos perforados, redes de atención de grafos y codificadores automáticos de grafos. libro también profundiza en los fundamentos matemáticos de GNN, proporcionando a los lectores una comprensión sólida de los principios básicos. Uno de los puntos fuertes clave del libro es su enfoque en la aplicación práctica de GNN. autor da numerosos ejemplos de aplicaciones reales, desde la detección de medicamentos hasta la predicción del tráfico, demostrando cómo se puede utilizar GNN para resolver problemas complejos. libro también incluye estudios de casos que ilustran el poder del GNN en acción, como la predicción de estructuras proteicas y el modelado de redes sociales.

O autor do livro, Joshua Benguio, é pioneiro em inteligência artificial e aprendizagem profunda. É co-fundador do Instituto de Algoritmos Aprendizados de Montreal (MILA) e professor da Universidade de Montreal. Seu trabalho no GNN foi inovador e influente na formação da pesquisa da IA. O livro apresenta uma revisão completa do GNN, a começar pelos fundamentos da teoria dos gráficos e sua aplicação às redes neurais. Ele abrange os principais tipos de GNN, incluindo redes de gráficos comprimidos, redes de atenção de grafos e autocodadores de gráficos. O livro também é aprofundado nas bases matemáticas do GNN, oferecendo aos leitores uma compreensão firme dos princípios básicos. Um dos pontos fortes do livro é a sua orientação para a aplicação prática do GNN. O autor cita inúmeros exemplos de aplicações reais, desde a detecção de medicamentos até a previsão de tráfego, mostrando como o GNN pode ser usado para tarefas complexas. O livro também inclui estudos de caso que ilustram o poder do GNN em ação, tais como a previsão de estruturas proteicas e modelagem de redes sociais.

L'autore del libro, Yoshua Bengiò, è un pioniere nel campo dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento profondo. È co-fondatore dell'Istituto di Formazione Algoritmi di Montreal (MILA) e professore all'Università di Montreal. Il suo lavoro su GNN è stato innovativo e influente nella formazione del campo della ricerca dell'IA. Il libro fornisce una panoramica completa del GNN, partendo dalla teoria dei grafici e dalla sua applicazione alle reti neurali. Include i principali tipi di GNN, tra cui reti di grafici compressi, reti di attenzione grafica e gestori automatici di grafici. Il libro approfondisce anche le basi matematiche del GNN, fornendo ai lettori una solida comprensione dei principi fondamentali. Uno dei punti forti del libro è il suo orientamento verso l'applicazione pratica del GNN. L'autore cita numerosi esempi di applicazioni reali, dal rilevamento dei farmaci alla previsione del traffico, dimostrando come GNN può essere utilizzato per soddisfare sfide complesse. Il libro include anche studi di caso che illustrano il potere di GNN in azione, come la previsione delle strutture proteiche e la simulazione dei social network.

Der Autor des Buches, Yoshua Bengio, ist ein Pionier auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz und des Deep arning. Er ist Mitbegründer des Montreal Institute of arning Algorithms (MILA) und Professor an der Universität von Montreal. Seine Arbeit am GNN war wegweisend und prägend für die Gestaltung des Bereichs der KI-Forschung. Das Buch bietet einen umfassenden Überblick über GNN, beginnend mit den Grundlagen der Graphentheorie und ihrer Anwendung auf neuronale Netze. Es deckt die wichtigsten GNN-Typen ab, einschließlich Graph-Faltungsnetzwerke, Graph-Aufmerksamkeitsnetzwerke und Autograph-Encoder. Das Buch vertieft sich auch in die mathematischen Grundlagen des GNN und vermittelt den sern ein solides Verständnis der Grundprinzipien. Eine der Hauptstärken des Buches ist sein Fokus auf die praktische Anwendung von GNN. Der Autor gibt zahlreiche Beispiele für reale Anwendungen, von der Medikamentenentdeckung bis zur Verkehrsprognose, und zeigt, wie GNN zur Lösung komplexer Probleme eingesetzt werden kann. Das Buch enthält auch Fallstudien, die die Macht von GNN in Aktion veranschaulichen, wie die Vorhersage von Proteinstrukturen und die Modellierung sozialer Medien.

Autor książki, Yoshua Bengio, jest pionierem sztucznej inteligencji i głębokiego uczenia się. Jest współzałożycielem Montreal Institute for arning Algorithms (MILA) i profesorem na University of Montreal. Jego prace nad GNN były pionierskie i wpływowe w kształtowaniu dziedziny badań nad sztuczną inteligencją. Książka zawiera kompleksowy przegląd GNN, począwszy od podstaw teorii wykresu i jego zastosowania w sieciach neuronowych. Obejmuje główne typy GNN, w tym konwolucyjne sieci wykresów, sieci uwagi wykresów i autoenkodery wykresów. Książka zagłębia się również w matematyczne podstawy GNN, zapewniając czytelnikom solidne zrozumienie podstawowych zasad. Jedną z kluczowych zalet książki jest skupienie się na praktycznym zastosowaniu GNN. Autor dostarcza liczne przykłady zastosowań w świecie rzeczywistym, od odkrycia narkotyków po prognozy ruchu drogowego, pokazujące, jak GNN może być używany do rozwiązywania złożonych problemów. Książka zawiera również studia przypadków, które ilustrują moc GNN w działaniu, takich jak przewidywanie struktur białkowych i modelowanie sieci społecznościowych.

מחבר הספר, יושוע בנג 'יו, הוא חלוץ בבינה מלאכותית ולמידה עמוקה. הוא מייסד שותף של מכון מונטריאול ללמידה אלגוריתמית (MILA) ופרופסור באוניברסיטת מונטריאול. עבודתו על GNN הייתה חלוצית ובעלת השפעה רבה בעיצוב תחום המחקר הבינה המלאכותית. הספר מספק סקירה מקיפה של GNN, החל מהבסיס של תורת הגרפים וכלה ביישום של רשתות עצביות. הוא מכסה סוגי GNN עיקריים, כולל רשתות גרף קונבולוציוניות, רשתות קשב גרף, וקודקודים אוטומטיים גרף. הספר גם מתעמק ביסודות המתמטיים של GNN, ומספק לקוראים הבנה מוצקה של עקרונות בסיסיים. אחד החוזקים המרכזיים של הספר הוא התמקדותו ביישום המעשי של GNN. המחבר מספק דוגמאות רבות של יישומים בעולם האמיתי, מגילוי סמים ועד לחיזוי תעבורה, המדגימים כיצד ניתן להשתמש ב-GNN כדי לפתור בעיות מורכבות. הספר כולל גם מחקרי מקרים הממחישים את כוחו של GNN בפעולה, כגון חיזוי מבני חלבונים ומידול רשתות חברתיות.''

Kitabın yazarı Yoshua Bengio, yapay zeka ve derin öğrenmede öncüdür. Montreal Öğrenme Algoritmaları Enstitüsü'nün (MILA) kurucu ortağı ve Montreal Üniversitesi'nde profesördür. GNN üzerindeki çalışmaları, AI araştırma alanını şekillendirmede öncü ve etkiliydi. Kitap, grafik teorisinin temelleri ve sinir ağlarına uygulanması ile başlayarak GNN hakkında kapsamlı bir genel bakış sunmaktadır. Evrişimli grafik ağları, grafik dikkat ağları ve grafik otomatik kodlayıcılar dahil olmak üzere başlıca GNN türlerini kapsar. Kitap ayrıca, GNN'nin matematiksel temellerini inceleyerek okuyuculara temel ilkeler hakkında sağlam bir anlayış sağlar. Kitabın en güçlü yanlarından biri, GNN'nin pratik uygulamasına odaklanmasıdır. Yazar, ilaç keşfinden trafik tahminine, GNN'nin karmaşık problemleri çözmek için nasıl kullanılabileceğini gösteren çok sayıda gerçek dünya uygulaması örneği sunmaktadır. Kitap ayrıca, protein yapılarını tahmin etmek ve sosyal ağları modellemek gibi GNN'nin eylemdeki gücünü gösteren vaka çalışmalarını da içermektedir.

مؤلف الكتاب، يوشوا بينجيو، هو رائد في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق. وهو أحد مؤسسي معهد مونتريال لخوارزميات التعلم (MILA) وأستاذ في جامعة مونتريال. كان عمله في GNN رائدًا ومؤثرًا في تشكيل مجال أبحاث الذكاء الاصطناعي. يقدم الكتاب نظرة عامة شاملة على GNN، بدءًا من أساسيات نظرية الرسم البياني وتطبيقها على الشبكات العصبية. يغطي أنواع GNN الرئيسية، بما في ذلك شبكات الرسم البياني التلافيفية وشبكات انتباه الرسم البياني ومشفرات الرسم البياني التلقائي. يتعمق الكتاب أيضًا في الأسس الرياضية لشبكة GNN، مما يوفر للقراء فهمًا راسخًا للمبادئ الأساسية. تتمثل إحدى نقاط القوة الرئيسية للكتاب في تركيزه على التطبيق العملي لشبكة GNN. يقدم المؤلف العديد من الأمثلة على تطبيقات العالم الحقيقي، من اكتشاف الأدوية إلى التنبؤ بحركة المرور، مما يوضح كيف يمكن استخدام GNN لحل المشكلات المعقدة. يتضمن الكتاب أيضًا دراسات حالة توضح قوة GNN في العمل، مثل التنبؤ بهياكل البروتين ونمذجة الشبكات الاجتماعية.

이 책의 저자 인 Yoshua Bengio는 인공 지능과 딥 러닝의 선구자입니다. 그는 Montreal Institute for arning Algorithms (MILA) 의 공동 설립자이자 University of Montreal의 교수입니다. GNN에 대한 그의 연구는 AI 연구 분야를 형성하는 데 선구적이고 영향력이있었습니다. 이 책은 그래프 이론의 기초와 신경망에 대한 적용으로 시작하여 GNN에 대한 포괄적 인 개요를 제공합니다. 컨볼 루션 그래프 네트워크, 그래프주의 네트워크 및 그래프 사인 인코더를 포함한 주요 GNN 유형을 다룹니다. 이 책은 또한 GNN의 수학적 기초를 탐구하여 독자들에게 기본 원리에 대한 확실한 이해를 제공합니다. 이 책의 핵심 강점 중 하나는 GNN의 실제 적용에 중점을두고 있다는 것입니다. 저자는 약물 발견에서 트래픽 예측에 이르기까지 실제 응용의 수많은 예를 제공하여 GNN을 사용하여 복잡한 문제를 해결하는 방법을 보여줍니다. 이 책에는 단백질 구조 예측 및 소셜 네트워크 모델링과 같은 GNN의 실제 힘을 보여주는 사례 연구도 포함되어 있습니다.

本の著者、Yoshua Bengioは、人工知能と深層学習のパイオニアです。モントリオール学習アルゴリズム研究所（MILA）の共同創設者であり、モントリオール大学の教授でもある。GNNに関する彼の研究は、AI研究の分野を形成する先駆的で影響力のあるものでした。この本は、グラフ理論の基礎とニューラルネットワークへの応用から始めて、GNNの包括的な概要を提供しています。これは、畳み込みグラフネットワーク、グラフ注意ネットワーク、グラフ自動エンコーダなどの主要なGNNタイプをカバーしています。この本はまた、GNNの数学的基礎を掘り下げ、読者に基本原則をしっかりと理解させる。本書の主要な強みの一つは、GNNの実用化に焦点を当てることである。著者は、創薬からトラフィック予測まで、GNNが複雑な問題を解決するためにどのように使用できるかを実証する、現実世界のアプリケーションの多くの例を提供しています。この本には、タンパク質構造の予測やソーシャルネットワークのモデリングなど、GNNの作用力を示すケーススタディも含まれています。

該書的作者Yoshua Bengio是人工智能和深度學習領域的先驅。他是蒙特利爾學習算法研究所（MILA）的聯合創始人，也是蒙特利爾大學的教授。他在GNN上的工作在塑造AI研究領域方面具有開創性和影響力。該書全面概述了GNN，首先是圖論的基礎知識及其對神經網絡的應用。它涵蓋了GNN的主要類型，包括圖的卷積網絡，圖的註意力網絡和圖的自動編碼器。該書還深入研究了GNN的數學基礎，為讀者提供了對基本原理的堅定理解。該書的主要優勢之一是著重於GNN的實際應用。作者列舉了從藥物檢測到流量預測等許多實際應用的示例，展示了GNN如何用於解決復雜問題。該書還包括案例研究，這些案例研究說明了GNN在行動中的力量，例如蛋白質結構的預測和社交媒體的建模。