9月24日晚，《图神经网络理论及应用》硕士研究生课程在研究生院509顺利开讲第1课。课程负责人贺超波老师首先说明了课程的相关要求，然后做了“图数据挖掘概述”的主题报告，系统地介绍了图数据挖掘背景、主要研究问题、基础理论与技术、相关资源等，为后续课程内容的讲授做了较好的铺垫。

      《图神经网络理论及应用》 为学院新增的硕士研究生选修课程，主要讲授图论和深度学习基础、图表示学习、图神经网络(GNN)模型、复杂图神经网络、图神经网络学习范式、图神经网络应用及图神经网络前沿进展等内容，旨在让学生系统掌握图神经网络的基本概念、原理和模型，为后续开展相关研究奠定基础。本次选修课程人数达到47人，将采用授课教师多主题报告、博士研究生助教GNN论文撰写经验分享、选课学生顶刊顶会GNN论文汇报讨论等多种形式开展教学工作。研究组预期以此课程的开设为契机，持续推进科研和教学工作的深度结合，有计划地建设在线课程、课件、文献库、案例库、教材等高质量课程配套资源。