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✏️ Niveau 1

AI Sketch

Premiers contours - Fondamentaux des structures de données et algorithmes

Maîtrisez les structures de données et algorithmes fondamentaux qui alimentent les systèmes IA. Tableaux, tables de hachage, chaînes de caractères et tri - visualisés avec des diagrammes, expliqués avec des applications IA concrètes.

10
Leçons
~4h
Durée
1/5
Niveau

🎯 Ce que vous apprendrez

  • ✓Résoudre avec confiance les problèmes de tableaux et tables de hachage
  • ✓Comprendre comment ces motifs alimentent les systèmes IA
  • ✓Reconnaître les motifs d'entretien courants

Prérequis: Programmation de base dans n'importe quel langage

👤 À qui s'adresse ce programme ?

Ingénieurs débutant la préparation aux entretiens ou rafraîchissant les fondamentaux

🏷️ Sujets abordés

Tableaux et hachageChaînes et correspondance de motifsTri et recherche
🧪

Essayez nos expériences interactives

Mettez la théorie en pratique avec des expériences IA concrètes que vous pouvez lancer directement dans votre navigateur.

→

📚 Leçons

1
📦

Tableaux et tables de hachage

Découvrez comment les tableaux et les hash maps alimentent tout, des vecteurs de caractéristiques aux recherches d'embeddings dans les systèmes d'IA.

⏱️ 15m→
2
📝

Chaînes de caractères et traitement de texte

Explorez comment les systèmes d'IA décomposent, recherchent et manipulent le texte grâce aux opérations sur les chaînes et au pattern matching.

⏱️ 15m→
3

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❓ Questions fréquemment posées

AI Sketch nécessite des connaissances de base en programmation dans n'importe quel langage. Si vous savez écrire des boucles, des fonctions et comprendre les variables, vous êtes prêt. Le programme se concentre sur les fondamentaux des structures de données et des algorithmes.

La plupart des apprenants terminent AI Sketch en 4 à 5 heures. Nous recommandons de pratiquer chaque schéma avec les exercices fournis avant de passer à la leçon suivante.

AI Sketch enseigne les concepts de manière agnostique avec du pseudocode et des diagrammes visuels. Les exemples sont présentés en Python pour la lisibilité, mais les schémas s'appliquent à n'importe quel langage de programmation.

Absolument ! AI Sketch couvre les schémas fondamentaux de structures de données et d'algorithmes qui apparaissent dans 70 % des entretiens de programmation : tableaux, tables de hachage, chaînes, tri et recherche.

Oui ! Terminez toutes les leçons pour obtenir votre certificat. Il atteste de votre maîtrise des concepts fondamentaux de DSA.

Chaque structure de données et algorithme est expliqué avec des applications IA concrètes. Vous verrez comment les tables de hachage alimentent les moteurs de recommandation, comment le tri permet des pipelines de données efficaces et comment ces fondamentaux sous-tendent tous les systèmes d'IA.

Commencer la première leçon →

🔒 Connectez-vous pour suivre vos progrès et obtenir des certificats

← Retour à tous les programmes
🔍

Tri et recherche

Découvrez pourquoi les algorithmes de tri et de recherche sont fondamentaux dans la façon dont l'IA classe les recommandations et trouve des réponses.

⏱️ 15m→
4
🔗

Listes chaînées et piles

Comprenez comment les listes chaînées, les piles et les files d'attente gèrent les données dynamiques dans les systèmes d'IA et au-delà.

⏱️ 15m→
5
🌳

Arbres et graphes visualisés

Découvrez comment les arbres et les graphes représentent les données hiérarchiques et interconnectées qui alimentent les décisions et recommandations de l'IA.

⏱️ 18m→
6
⛰️

Tas et files de priorité

Maîtrisez les tas (heaps), l'abstraction de priority queue, et les patrons classiques comme les problèmes top-K et la fusion de listes triées.

⏱️ 18m→
7
🔍

Patrons de recherche binaire

Maîtrisez l'état d'esprit de la recherche binaire : espaces de recherche, binary search on answer, et les patrons qui apparaissent dans des dizaines de problèmes.

⏱️ 17m→
8
🧩

Récursivité et retour arrière

Comprenez la récursivité depuis la pile d'appels, puis apprenez le template de backtracking qui résout permutations, N-Queens et bien plus.

⏱️ 20m→
9
🏃

Algorithmes gloutons

Apprenez quand faire le choix localement optimal à chaque étape produit réellement le résultat globalement optimal, et quand ce n'est pas le cas.

⏱️ 17m→
10
🗺️

Problèmes de matrices et grilles

Maîtrisez le parcours de grilles 2D avec BFS, DFS, flood fill, BFS multi-source, parcours en spirale et programmation dynamique sur grilles.

⏱️ 19m→