Makine Öğrenmesi ve LLM için Algoritmalar ve Veri Yapıları

Verimli makine öğrenimi sistemleri inşa etmek ve modern büyük dil modelleriyle çalışmak için, bunları güçlendiren temel hesaplama yapılarını anlamanız gerekir. Çalışan kod yazmak sadece ilk adımdır; ölçeklenebilir kod yazma algoritmalar ve veri yapılarının derin bir anlayışı gerektirir. Bu metin tabanlı kurs, temel bilgisayar bilimi ilkelerinden modern yapay zekadaki doğrudan uygulamalarına kadar sizi yönlendirerek, temel senaryolar yazmaktan veri işleme, model değerlendirme ve vektör arama için yüksek oranda optimizasyona sahip, üretime hazır iş akışlarını tasarlamaya geçiş yapmanıza yardımcı olur. Ne öğreneceksin: - Diziler, ağaçlar ve özet tabloları gibi temel veri yapılarını ve popüler makine öğrenimi kütüphanelerini nasıl desteklediklerini anlayın. - Algoritmik karmaşıklığı analiz et, Big O notasyonunu kullanarak yüksek verimli, ölçeklenebilir kod yaz. - Gerçek dünya verilerinin hazırlanması ve önceden işleme boru hatlarına arama ve sınıflandırma algoritmaları uygulayın. - Modern LLM uygulamalarında kullanılan vektör veritabanları ve benzerlik arama algoritmalarının mekaniklerini keşfedin. - Sinir ağı yapılarını ve bağımlılık çözünürlüğünü anlamak için temel grafik algoritmalarını uygulayın. - Makine öğrenimi mühendisliği ve veri bilimi rollerine özel algoritmik sorunları çözme egzersizleri. Veri yapıları, arama algoritmaları ve modern makine öğrenimi ve dil model boru hatlarındaki pratik uygulamalar arasında adım adım ilerlemeden önce çekirdek tanımları ve zaman karmaşıklığını keşfederek başlayabilirsiniz. Bu kurs, bilgisayar bilimi temellerini güçlendirmek isteyen umut vadeden makine öğrenimi mühendisi, veri bilimci ve geliştiricileri için tasarlanmıştır. Önceden algoritmik bir geçmiş gerektirmez. Modern yapay zekanın hesaplama temellerini öğrenmek için bugün okumaya başlayın.