Algoritmos e Estruturas de Dados para Aprendizagem de Máquina e LLMs

Para criar sistemas de machine learning eficientes e trabalhar com modelos de linguagem grandes e modernos, você deve entender as estruturas computacionais subjacentes que os alimentam.Escrever código que funcione é apenas o primeiro passo; escrever código que escale requer uma compreensão profunda de algoritmos e estruturas de dados. Este curso baseado em texto orienta você desde os princípios fundamentais da ciência da computação até suas aplicações diretas na IA moderna, ajudando você a fazer a transição da escrita de scripts básicos para o design de fluxos de trabalho altamente otimizados e prontos para produção para processamento de dados, avaliação de modelos e pesquisa de vetores. O que você vai aprender: - Entenda estruturas de dados fundamentais, como arrays, árvores e tabelas de hash, e como elas sustentam bibliotecas populares de aprendizado de máquina. - Analise a complexidade algorítmica usando a notação Big O para escrever código altamente eficiente e escalável. - Aplique algoritmos de pesquisa e classificação à preparação de dados do mundo real e pipelines de pré-processamento. - Explore a mecânica dos bancos de dados vetoriais e os algoritmos de pesquisa de similaridade usados em aplicativos modernos de LLM. - Implementar algoritmos básicos de gráficos para entender estruturas de redes neurais e resolução de dependência. - Pratique a resolução de problemas algorítmicos adaptados às funções de engenharia de aprendizado de máquina e ciência de dados. Você começará explorando as definições principais e a complexidade do tempo antes de passar passo a passo por estruturas de dados, algoritmos de pesquisa e aplicações práticas em pipelines modernos de aprendizado de máquina e modelos de linguagem. Este curso é projetado para aspirantes a engenheiros de aprendizado de máquina, cientistas de dados e desenvolvedores que desejam fortalecer seus fundamentos de ciência da computação, sem necessidade de experiência algorítmica prévia.Comece a ler hoje para dominar a base computacional da inteligência artificial moderna.