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GNN & Deep Learning

Graph Theory & Deep Learning (Fraud Detection)

Le damos la bienvenida a nuestro curso Graph Theory & Deep Learning (Fraud Detection). En esta sección encontrará el material semanal, que incluye las grabaciones de las clases en vivo, las notas cuidadosamente elaboradas por el tutor y las presentaciones del curso. También podrá descargar desde aquí las evaluaciones y recursos adicionales para reforzar su aprendizaje.

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Semana
Preliminares: grafos, ML, Neo4j
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2
Auto-encoders densos
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Auto-encoders otras arquitecturas (Seq2seq, datos faltantes)
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Graph Neural Networks
Bibliografía
Código de conducta

Semana

Preliminares: grafos, ML, Neo4j

Notas

En esta semana hablaremos sobre los conceptos básicos de grafos incluyendo algunos ejemplos de grafos motivados por las bases de datos normalmente utilizadas en Machine Learning. En este primer módulo también daremos una breve introducción a Neo4j.
GNN & Deep Learning - 14 ago, 2025
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GNN & Deep Learning - 18 ago, 2025
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Auto-encoders densos

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En esta segunda semana del curso trataremos el problema de los valores faltantes en una base de datos utilizando el Análisis de Componentes Principales y los Auto-encoders.

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GNN & Deep Learning - 14 ago, 2025
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GNN & Deep Learning - 25 ago, 2025
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Auto-encoders otras arquitecturas (Seq2seq, datos faltantes)

GNN & Deep Learning - 04 Sep, 2025
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GNN & Deep Learning - 11 Sep, 2025
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Grabación I

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GNN & Deep Learning - 19 Sep, 2025
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Graph Neural Networks

GNN & Deep Learning - 22 Sep, 2025
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MA2601 - 03 Jul, 2026
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