Modèles pour résoudre des problèmes plus difficiles
Pratiquez les modèles algorithmiques récurrents dans les services de production, la recherche, la recommandation, le traitement des données et les entretiens techniques.
Prérequis: AI Sketch ou connaissance équivalente en structure de données
Ingénieurs avec les fondamentaux de la programmation
You don't need to master Python to use it for AI. Here's the minimal subset of Python that will get you reading, writing, and understanding AI code fast.
⏱️ 4 min readNeural networks explained simply — biological vs artificial neurons, layers, training, backpropagation, activation functions, and the difference between CNNs, RNNs, and Transformers. No maths required.
⏱️ 4 min readPrepare for your AI job interview with 30 essential questions and detailed answers — covering beginner, intermediate, and advanced topics.
⏱️ 4 min readVous devez avoir terminé AI Sketch ou posséder des connaissances équivalentes en structures de données de base (tableaux, tables de hachage, chaînes). AI Chisel s'appuie sur ces fondations avec des schémas intermédiaires.
AI Chisel couvre les deux pointeurs, la fenêtre glissante, le parcours de graphes BFS/DFS, les parcours d'arbres, les piles, les files d'attente et les schémas monotones - tous liés à des applications réelles d'IA et de ML.
La première leçon de AI Chisel est gratuite à l'essai. Pro débloque le reste du programme, ainsi que toutes les autres académies, parcours et certificats.
Absolument. Les schémas couverts dans AI Chisel apparaissent fréquemment dans les questions d'entretien de difficulté moyenne des grandes entreprises tech. Chaque leçon inclut des exercices pratiques de type entretien.
Le parcours de graphes alimente les graphes de connaissances et l'analyse des réseaux sociaux. Les structures arborescentes sous-tendent les arbres de décision et les forêts aléatoires. Les deux pointeurs optimisent le traitement des données dans les pipelines ML. Chaque schéma est relié à de vraies applications d'IA.
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