الدروس

تعرف على كيفية تشغيل المصفوفات وخرائط التجزئة لكل شيء بدءًا من ناقلات الميزات وحتى تضمين عمليات البحث في أنظمة الذكاء الاصطناعي.

اكتشف كيفية تقسيم أنظمة الذكاء الاصطناعي للنص والبحث فيه ومعالجته باستخدام عمليات السلسلة ومطابقة الأنماط.

اكتشف لماذا تعد خوارزميات الفرز والبحث أمرًا أساسيًا لكيفية تصنيف الذكاء الاصطناعي للتوصيات والعثور على الإجابات.

فهم كيفية تعامل القوائم والمكدسات وقوائم الانتظار المرتبطة مع البيانات الديناميكية في أنظمة الذكاء الاصطناعي وخارجها.

تعرف على كيفية تمثيل الأشجار والرسوم البيانية للبيانات الهرمية والمترابطة التي تدعم عملية اتخاذ القرار والتوصيات في مجال الذكاء الاصطناعي.

الأكوام الرئيسية، وتجريد قائمة الانتظار ذات الأولوية، والأنماط الكلاسيكية مثل مسائل top-K ودمج القوائم المصنفة.

تعلم عقلية البحث الثنائي: مساحات البحث، والبحث الثنائي عن الإجابة، والأنماط التي تظهر في العشرات من مشكلات المقابلة.

افهم التكرار من مكدس الاستدعاءات، ثم تعلم قالب التراجع الذي يحل التباديل، وN-Queens، وما بعدها.

تعلم متى يؤدي اتخاذ الاختيار الأمثل محليًا في كل خطوة إلى النتيجة المثالية عالميًا، ومتى لا يحدث ذلك.

إتقان اجتياز الشبكة ثنائية الأبعاد باستخدام BFS وDFS وملء الفيضان وBFS متعدد المصادر والاجتياز الحلزوني والبرمجة الديناميكية على الشبكات.