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Algorithmes et structures de données pour le Machine Learning et les LLM
Construisez une base solide en algorithmes et structures de données fondamentaux pour optimiser les systèmes de machine learning, gérer des données à grande échelle et comprendre les flux de travail modernes des LLM.
💬Instructeur IA Posez une question sur n'importe quelle leçon et obtenez une réponse claire à tout moment.
🕐Commencez quand vous voulez Sans horaires ni délais : apprenez à votre rythme, quand vous voulez.
🌐En français Leçons, exercices et certificat : tout entièrement dans votre langue.
À propos de ce cours
Pour construire des systèmes de machine learning efficaces et travailler avec des modèles de langage modernes, vous devez comprendre les structures informatiques sous-jacentes qui les alimentent. Écrire du code qui fonctionne n'est que la première étape ; écrire du code qui évolue nécessite une compréhension approfondie des algorithmes et des structures de données. Ce cours textuel vous guide des principes fondamentaux de l'informatique à leurs applications directes dans l'IA moderne, vous aidant à passer de l'écriture de scripts de base à la conception de flux de travail hautement optimisés et prêts pour la production pour le traitement des données, l'évaluation des modèles et la recherche vectorielle.
Ce que vous apprendrez :
- Comprendre les structures de données fondamentales comme les tableaux, les arbres et les tables de hachage et comment elles sous-tendent les bibliothèques populaires de machine learning.
- Analyser la complexité algorithmique à l'aide de la notation Big O pour écrire du code hautement efficace et évolutif.
- Appliquer des algorithmes de recherche et de tri aux pipelines de préparation et de prétraitement de données du monde réel.
- Explorer les mécanismes des bases de données vectorielles et des algorithmes de recherche de similarité utilisés dans les applications LLM modernes.
- Implémenter des algorithmes de graphes de base pour comprendre les structures de réseaux neuronaux et la résolution de dépendances.
- S'entraîner à résoudre des problèmes algorithmiques adaptés aux rôles d'ingénieur en machine learning et de scientifique des données.
Vous commencerez par explorer les définitions clés et la complexité temporelle avant de passer étape par étape aux structures de données, aux algorithmes de recherche et aux applications pratiques dans les pipelines modernes de machine learning et de modèles de langage. Ce cours est conçu pour les futurs ingénieurs en machine learning, les scientifiques des données et les développeurs qui souhaitent renforcer leurs fondamentaux en informatique, sans prérequis algorithmique. Commencez à lire dès aujourd'hui pour maîtriser la base computationnelle de l'intelligence artificielle moderne.
Contenu du cours
Ce que vous recevez
📜Certificat de fin Ajoutez-le à votre profil LinkedIn
💬Tuteur AI personnel Bloqué sur une leçon ? Pose n'importe quelle question à ton tuteur intégré, à tout moment.
🎧Version audio incluse Apprenez en déplacement, sans écran
♾️Accès à vie Revenez quand vous voulez, sans expiration
📱Téléphone ou ordinateur Fonctionne partout, sur tout appareil
💸Remboursement 14 jours Sans poser de questions
⚡Court et ciblé 2 h 36 min de contenu pratique
Certificat de fin
Chaque cours terminé sur PickAClass délivre un diplôme comme celui-ci — original, avec son propre code, vérifiable par URL et détaillé sur ce qui a été réellement démontré.
P
PickAClass
Profil de compétences · vérifiable
Document
Certificat de Maîtrise
Ceci certifie que
Prénom Nom
a démontré avec succès la maîtrise de
Algorithmes et structures de données pour le Machine Learning et les LLM
Compétences démontrées
✓
Analyse des modèles comportementaux
Fondamental
1.2 h
✓
Cadres d'architecture décisionnelle
Compétent
1.4 h
✓
Conception de tests A/B
Compétent
1.7 h
✓
Rédaction comportementale
Avancé
1.9 h
P
PickAClass — Prénom Nom
Algorithmes et structures de données pour le Machine Learning et les LLM
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Détail de performance
Résumé du parcours
Leçons terminées14 / 14
Questions d'entraînement26 / 28
Devoirs rendus4 (moy. 4,5 / 5)
Projet de finÉvalué — 4,6 / 5
Pratique totale6.2 h
Référence de performance
Rang de cohorteTop 12% sur 1,625
Temps jusqu'à l'achèvement11 jours (médiane : 22)
Score de maîtrise91 / 100
Score aux questions d'entraînement94%
Vérification de compétenceParcours de compétence vérifié