Padrões para resolver problemas mais difíceis
Pratique os padrões algorítmicos recorrentes em serviços de produção, pesquisa, recomendação, processamento de dados e entrevistas técnicas.
Pré-requisitos: AI Sketch ou conhecimento equivalente de estrutura de dados
Engenheiros com fundamentos de programação
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 readVocê deve ter concluído o AI Sketch ou ter conhecimentos equivalentes de estruturas de dados básicas (arrays, hash maps, strings). O AI Chisel se baseia nessas fundações com padrões de nível intermediário.
O AI Chisel cobre two pointers, sliding window, travessia de grafos com BFS/DFS, travessias de árvores, stacks, queues e padrões monotônicos - todos conectados a aplicações reais de IA e ML.
A primeira aula de AI Chisel é gratuita para experimentar. O Pro desbloqueia o resto do programa, junto com todas as outras academias, trilhas e certificados.
Com certeza. Os padrões cobertos no AI Chisel aparecem frequentemente em questões de dificuldade média em entrevistas de grandes empresas de tecnologia. Cada lição inclui problemas de prática no estilo de entrevistas.
Travessia de grafos alimenta knowledge graphs e análise de redes sociais. Estruturas de árvores sustentam decision trees e random forests. Two pointers otimiza o processamento de dados em pipelines de ML. Cada padrão se conecta a aplicações reais de IA.
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Aprenda os algoritmos de travessia e de caminho mais curto que alimentam mapas, redes sociais e rastreadores da web.