Чему вы научитесь
- 1) могут перечислить ключевые свойства таких алгоритмов и структур данных, как рекурсия, деревья, кучи, сортировки и др.;
- 2) умеют применять нужные алгоритмы и структуры данных в зависимости от задачи;
- 3) умеют применять хеш-таблицы при решении задач машинного обучения и языковых моделей;
- 4) могут объяснить и привести примеры, как алгоритмы и структуры данных используются в задачах машинного обучения и больших языковых моделей.
О курсе
курс для 1-2 модуля магистратуры Машинное обучение в цифровом продукте ФКНx Авито
Теоретическая часть курса даёт базовые знания в области алгоритмов и структур данных. Они очень важны для понимания работы библиотек, алгоритмов и языков программирования. На лекциях студенты получают необходимую теоретическую базу. На семинарских занятиях будут разбираться задачи, которые показывают примеры применения и скрытые возможности пройденных структур данных, а также применение алгоритмов при решении задач в ML и LLM
Преподаватели курса
4 029
Как проходит обучение
Что вы получите
- Цель освоения: студенты знают и могут применять на практике ключевые алгоритмы и базовые структуры данных для решения прикладных задач, в том числе знают и умеют применять различные алгоритмы при решении задач машинного обучения и больших языковых моделей.
- Планируемые результаты:
- – могут перечислить ключевые свойства таких алгоритмов и структур данных, как рекурсия, деревья, кучи, сортировки и др.;
- – умеют применять нужные алгоритмы и структуры данных в зависимости от задачи;
- – умеют применять хеш-таблицы при решении задач машинного обучения и языковых моделей;
- – могут объяснить и привести примеры, как алгоритмы и структуры данных используются в задачах машинного обучения и больших языковых моделей.