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🪨 Niveau 2

AI Chisel

Präzisionsarbeit – Fortgeschrittene Muster

Steigere dich mit fortgeschrittenen algorithmischen Mustern: Two Pointers, Sliding Window, BFS/DFS und Baum-Traversierung. Jedes Muster mit Bezug zu realen KI/ML-Anwendungen.

10
Lektionen
~6h
Dauer
2/5
Niveau

🎯 Was du lernst

  • ✓Two Pointers und Sliding Window anwenden, um Lösungen zu optimieren
  • ✓Bäume und Graphen mit BFS/DFS traversieren
  • ✓Diese Muster mit KI-Suche und Inferenz verknüpfen

Voraussetzungen: AI Sketch oder gleichwertige Grundlagen

👤 Für wen ist das?

Ingenieure mit DSA-Grundlagen, bereit für mittelschwere Aufgaben

🏷️ Behandelte Themen

Two Pointers & Sliding WindowBäume & Graph-TraversierungStacks, Queues & Monotone Muster
🧪

Probiere unsere interaktiven Experimente

Setze Theorie in die Praxis um mit praktischen KI-Experimenten, die du direkt in deinem Browser ausführen kannst.

→

📚 Lektionen

1
👆

Two Pointers und Sliding Window

Master two essential patterns for scanning sequences without wasting computation.

⏱️ 15m→
2
🌲

Bäume und binäre Suche

Explore tree structures that power decision-making from databases to machine learning.

⏱️ 18m→
3
🗺️

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❓ Häufig gestellte Fragen

Du solltest AI Sketch abgeschlossen haben oder gleichwertiges Wissen über grundlegende Datenstrukturen (Arrays, Hash Maps, Strings) mitbringen. AI Chisel baut auf diesen Grundlagen mit mittleren Mustern auf.

Plane 5–6 Stunden ein. Die mittleren Muster wie Two Pointers, Sliding Window und Graphentraversierung erfordern mehr Übungszeit als die Grundlagen.

AI Chisel behandelt Two Pointers, Sliding Window, BFS/DFS-Graphentraversierung, Baumtraversierungen, Stacks, Queues und monotone Muster – alle verknüpft mit realen KI- und ML-Anwendungen.

Ja, komplett kostenlos. Alle Programme auf AI Educademy sind Open Source und kostenfrei verfügbar.

Auf jeden Fall. Die in AI Chisel behandelten Muster kommen häufig in mittelschwereren Interviewfragen bei großen Technologieunternehmen vor. Jede Lektion enthält Übungsaufgaben im Interview-Stil.

Graphentraversierung treibt Wissensgraphen und die Analyse sozialer Netzwerke an. Baumstrukturen bilden die Grundlage für Entscheidungsbäume und Random Forests. Two Pointers optimieren die Datenverarbeitung in ML-Pipelines. Jedes Muster hat eine Verbindung zu realen KI-Anwendungen.

Erste Lektion starten →

🔒 Melde dich an, um deinen Fortschritt zu verfolgen und Zertifikate zu erhalten

← Zurück zu allen Programmen

Graph-Algorithmen

Learn the traversal and shortest-path algorithms that power maps, social networks, and web crawlers.

⏱️ 20m→
4
🧩

Dynamische Programmierung

Understand memoisation, tabulation, and classic DP patterns used across AI and computer science.

⏱️ 20m→
5
🗄️

Hash-Tabellen im Detail

Understand hashing, collision handling, and the probabilistic structures that accelerate AI systems.

⏱️ 15m→
6
🌳

Tries und Präfixbäume

Master the trie data structure for lightning-fast prefix lookups. Build autocomplete, wildcard search, and explore compressed tries and IP routing.

⏱️ 18m→
7
🔗

Union-Find

Learn the Union-Find (disjoint set) data structure with path compression and union by rank. Solve connectivity, MST, and graph component problems efficiently.

⏱️ 17m→
8
📊

Monotoner Stack und Queue

Learn the monotonic stack and queue patterns to solve next greater element, daily temperatures, histogram, and sliding window problems in O(n) time.

⏱️ 19m→
9
📅

Intervallprobleme

Master interval-based problems from merge and insert to meeting rooms and sweep lines. Learn the sorting strategies and patterns interviewers expect.

⏱️ 16m→
10
⚡

Bit-Manipulation

Unlock bit-level thinking for coding interviews. Master XOR cancellation, Brian Kernighan's trick, bit masking for subsets, and practical applications.

⏱️ 17m→