{
  "cells": [
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "vscode": {
          "languageId": "plaintext"
        }
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "# Part 7.4: 그래프 신경망 (GNN)\n",
        "\n",
        "이 노트북에서는 **그래프 신경망(Graph Neural Networks, GNN)**을 활용하여 그래프 데이터 분석을 실습합니다.\n",
        "\n",
        "## 학습 목표\n",
        "- 그래프 데이터의 특성과 표현 방법 이해\n",
        "- 그래프 합성곱 네트워크(GCN) 구조 학습\n",
        "- PyTorch Geometric 라이브러리 사용법\n",
        "- 노드 분류 및 그래프 분류 실습\n",
        "\n",
        "## 실습 내용\n",
        "1. 그래프 데이터 생성 및 시각화\n",
        "2. 그래프 합성곱 레이어 구현\n",
        "3. 노드 분류 모델 훈련\n",
        "4. 결과 분석 및 시각화\n"
      ]
    }
  ],
  "metadata": {
    "language_info": {
      "name": "python"
    }
  },
  "nbformat": 4,
  "nbformat_minor": 2
}
