الخوارزميات وهياكل البيانات للتعلم الآلي وLLMs

لبناء أنظمة تعلم آلي فعالة والعمل مع نماذج اللغة الكبيرة الحديثة، يجب أن تفهم الهياكل الحاسوبية الأساسية التي تشغلها. كتابة التعليمات البرمجية التي تعمل هي الخطوة الأولى فقط؛ تتطلب كتابة التعليمات البرمجية التي تتوسع فهمًا عميقًا للخوارزميات وهياكل البيانات. يرشدك هذا المساق النصي من مبادئ علوم الكمبيوتر الأساسية إلى تطبيقاتها المباشرة في AI الحديث، مما يساعدك على الانتقال من كتابة البرامج النصية الأساسية إلى تصميم سير عمل محسّن للغاية وجاهز للإنتاج لمعالجة البيانات وتقييم النماذج والبحث المتجه. ما ستتعلمه: - فهم هياكل البيانات الأساسية مثل المصفوفات (arrays) والأشجار (trees) وجداول التجزئة (hash tables) وكيف تدعم مكتبات التعلم الآلي الشائعة. - تحليل التعقيد الخوارزمي باستخدام Big O notation لكتابة تعليمات برمجية عالية الكفاءة وقابلة للتوسع. - تطبيق خوارزميات البحث والفرز على مسارات إعداد البيانات والمعالجة المسبقة في العالم الحقيقي. - استكشاف آليات قواعد بيانات المتجهات وخوارزميات البحث عن التشابه المستخدمة في تطبيقات LLM الحديثة. - تطبيق خوارزميات الرسم البياني الأساسية لفهم هياكل الشبكات العصبية وحل التبعيات. - التدرب على حل المشكلات الخوارزمية المصممة خصيصًا لأدوار هندسة التعلم الآلي وعلوم البيانات. ستبدأ باستكشاف التعريفات الأساسية وتعقيد الوقت قبل الانتقال خطوة بخطوة عبر هياكل البيانات وخوارزميات البحث والتطبيقات العملية في مسارات التعلم الآلي ونماذج اللغة الحديثة. تم تصميم هذا المساق لمهندسي التعلم الآلي وعلماء البيانات والمطورين الطموحين الذين يرغبون في تعزيز أساسيات علوم الكمبيوتر لديهم، دون الحاجة إلى خلفية خوارزمية مسبقة. ابدأ القراءة اليوم لإتقان الأساس الحسابي للذكاء الاصطناعي الحديث.