Algoritmos y Estructuras de Datos para Aprendizaje Automático y LLMs

Para crear sistemas de aprendizaje automático eficientes y trabajar con modelos de lenguajes grandes modernos, debe comprender las estructuras computacionales subyacentes que los impulsan.Escribir código que funcione es solo el primer paso; escribir código que se escale requiere un profundo conocimiento de los algoritmos y las estructura de datos. Este curso basado en texto lo guía desde los principios fundamentales de la informática hasta sus aplicaciones directas en la IA moderna, ayudándole a pasar de escribir scripts básicos a diseñar flujos de trabajo altamente optimizados y listos para la producción para el procesamiento de datos, la evaluación de modelos y la búsqueda de vectores. Lo que aprenderás: - Comprenda las estructuras de datos fundamentales como matrices, árboles y tablas hash y cómo sustentan las bibliotecas populares de aprendizaje automático. - Analice la complejidad algorítmica utilizando la notación Big O para escribir código escalable y altamente eficiente. - Aplique algoritmos de búsqueda y clasificación a la preparación de datos del mundo real y a las tuberías de preprocesamiento. - Explore la mecánica de las bases de datos vectoriales y los algoritmos de búsqueda de similitud utilizados en las aplicaciones modernas de LLM. - Implementar algoritmos básicos de gráficos para comprender las estructuras de redes neuronales y la resolución de dependencias. - Practique la resolución de problemas algorítmicos adaptados a los roles de ingeniería de aprendizaje automático y ciencia de datos. Comenzará explorando las definiciones principales y la complejidad temporal antes de pasar paso a paso por las estructuras de datos, los algoritmos de búsqueda y las aplicaciones prácticas en las tuberías modernas de aprendizaje automático y modelos de lenguaje. Este curso está diseñado para aspirantes a ingenieros de aprendizaje automático, científicos de datos y desarrolladores que desean fortalecer sus fundamentos de informática, sin necesidad de conocimientos previos de algoritmos.Comience a leer hoy para dominar la base computacional de la inteligencia artificial moderna.