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AI Sketch

Fundações de engenharia para construtores de IA

Fortaleça os fundamentos de programação, estruturas de dados, testes e complexidade que tornam os sistemas de IA compreensíveis, eficientes e fáceis de manter.

10
Aulas
~10h
Duração
1/5
Nível

🎯 O Que Você Vai Aprender

  • ✓Choose data structures deliberately
  • ✓Explain time and space trade-offs
  • ✓Write testable solutions under constraints
  • ✓Connect algorithms to real AI application workloads

Pré-requisitos: Programação básica em Python, JavaScript, Java ou outra linguagem

👤 Para Quem É Isso?

Desenvolvedores iniciando engenharia de IA ou preparação para entrevistas

🏷️ Tópicos Abordados

Complexity and trade-offsCore data structuresSearching, sorting, and graphsTesting and debuggingData pipelines and API boundaries
🧪

Experimente Nossos Experimentos Interativos

Coloque a teoria em prática com experimentos de IA práticos que você pode executar diretamente no seu navegador.

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📚 Aulas

1
📦

Arrays e Hash Maps

Aprenda como matrizes e mapas hash potencializam tudo, desde vetores de recursos até pesquisas incorporadas em sistemas de IA.

⏱️ 15m→
2
📝

Strings e Processamento de Texto

Explore como os sistemas de IA dividem, pesquisam e manipulam texto usando operações de string e correspondência de padrões.

Pro⏱️ 15m→

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⏱️ 4 min read

❓ Perguntas Frequentes

O AI Sketch requer conhecimentos básicos de programação em qualquer linguagem. Se você sabe escrever loops, funções e entende variáveis, está pronto. O programa foca nos fundamentos de estruturas de dados e algoritmos.

O AI Sketch ensina conceitos de forma agnóstica à linguagem com pseudocódigo e diagramas visuais. Os exemplos são mostrados em Python pela legibilidade, mas os padrões se aplicam a qualquer linguagem de programação.

Com certeza! O AI Sketch cobre os padrões fundamentais de estruturas de dados e algoritmos que aparecem em 70% das entrevistas de programação: arrays, hash maps, strings, ordenação e busca.

Sim! Complete todas as lições para ganhar seu certificado. Ele demonstra seu domínio dos conceitos fundamentais de DSA.

Cada estrutura de dados e algoritmo é explicado com aplicações reais de IA. Você verá como hash maps alimentam motores de recomendação, como a ordenação possibilita pipelines de dados eficientes e como esses fundamentos sustentam todos os sistemas de IA.

Começar Primeira Aula →
9 · Pro

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3
🔍

Ordenação e Busca

Descubra por que os algoritmos de classificação e pesquisa são fundamentais para a forma como a IA classifica recomendações e encontra respostas.

Pro⏱️ 15m→
4
🔗

Listas Ligadas e Pilhas

Entenda como listas vinculadas, pilhas e filas lidam com dados dinâmicos em sistemas de IA e muito mais.

Pro⏱️ 15m→
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🌳

Árvores e Grafos Visualizados

Veja como árvores e gráficos representam dados hierárquicos e interconectados que impulsionam a tomada de decisões e recomendações de IA.

Pro⏱️ 18m→
6
⛰️

Heaps e Filas de Prioridade

Heaps mestres, a abstração da fila de prioridade e padrões clássicos como os principais problemas e a mesclagem de listas classificadas.

Pro⏱️ 18m→
7
🔍

Padrões de Busca Binária

Aprenda a mentalidade da pesquisa binária: espaços de pesquisa, pesquisa binária na resposta e padrões que aparecem em dezenas de problemas de entrevista.

Pro⏱️ 17m→
8
🧩

Recursão e Backtracking

Entenda a recursão da pilha de chamadas e, em seguida, aprenda o modelo de retrocesso que resolve permutações, N-Queens e muito mais.

Pro⏱️ 20m→
9
🏃

Algoritmos Gulosos

Aprenda quando fazer a escolha localmente ideal em cada etapa realmente produz o resultado globalmente ideal e quando isso não acontece.

Pro⏱️ 17m→
10
🗺️

Problemas de Matrizes e Grades

Domine a travessia de grade 2D com BFS, DFS, preenchimento de inundação, BFS de múltiplas fontes, travessia em espiral e programação dinâmica em grades.

Pro⏱️ 19m→