Leçons

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

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

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

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

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

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

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.

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

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

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