Informatik

In this seminar, we investigate social structures through the lens of graph theory, network science and graph deep learning.

Social structures are often represented as networks (or graphs) where nodes (or vertices) represent people and edges (or links) represent their relationships. Social network analysis investigates these networks using graph theory, network science, or graph deep learning. 

In this practical course, you can get hands-on experience in this field of research or more specifically in the following areas:

• Python programming by helping us extend our existing software frameworks
• Analysing real-world social structures using graph theory or network science, e.g. collaboration networks from open-source software repositories on GitHub
• Applying graph deep learning methods such as Graph Neural Networks (GNNs)

Beschreiben Sie kurz und prägnant, worum es in diesem Kurs geht.

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Beschreiben Sie kurz und prägnant, worum es in diesem Kurs geht.

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Das Ziel des Kurses ist es, ein grundlegendes Verständnis von Kommunikationsnetzwerken zu entwickeln. Dabei wird konkret auf verschiedene Komponenten, Technologien und allgemeine Strukturen in Kommunikationsnetzen eingegangen.
Danach wird sich konkret mit dem Netzmonitoring und Management beschäftigt. Das gelernte Wissen wird am Ende der Vorlesung in realen Anwendungsfällen angewendet.

Modul ist im Wahlpflichtbereich: "Ausgewählte Kapitel der Internet Technologie"


The course will be held in German: The aim of the course is to develop a basic understanding of communication networks. It will focus specifically on various components, technologies and general structures in communication networks. The course then focuses on network monitoring and management. At the end of the course, the knowledge acquired will be applied in real-life use cases. The module is in the compulsory elective area: "Selected topics in Internet technologies"