Arcadia AI — magistratura
UZ
РусскийO'zbekchaEnglishDeutschSrpskiहिन्दी
Dastur  /  1-semestr — AI Foundations
Kurs

Algoritmlar va ma'lumotlar strukturalari

Masshtablanuvchi ML-tizimlar uchun algoritmik tafakkur va samarali ma'lumotlar strukturalari

VGALPO
Vitaly Goldstein, Petr Mitrichev, Aleksey (sem.), Polina

Kurs haqida

Kurs klassik algoritmlar va ma'lumotlar strukturalarini hisoblash murakkabligiga hamda ML-infratuzilmadagi amaliy qo'llanilishiga urg'u berib o'rgatadi. Talabalar qidiruv, saralash, daraxt va graflarning samarali implementatsiyalarini, shuningdek katta hajmdagi ma'lumotlar bilan ishlash algoritmlarini (streaming algoritmlar, locality-sensitive hashing) o'rganadilar. Algoritmik tahlil ko'nikmalari MLOps va ML Engineering kurslari uchun zarur.

Nimalarni o'rganasiz

✓Algoritmlarning vaqt va xotira murakkabligini tahlil qilish va mos ma'lumotlar strukturasini tanlash
✓Yuqori o'lchamli fazolarda taqribiy qidiruv uchun samarali indeks strukturalarini amalga oshirish
✓Xotiraga sig'may qoladigan ma'lumotlarni qayta ishlash uchun streaming algoritmlar loyihalash
✓Algoritmik yechimlarni masshtablashda unumdorlik nuqtayi nazaridan asoslash

Asosiy mavzular

•Asimptotik tahlil: O, Ω, Θ; rekurrent munosabatlar
•Saralash algoritmlari, binar qidiruv, xesh-jadvallar
•Daraxtlar: BST, B-daraxtlar, heaplar, segment daraxtlari
•Graflar: BFS, DFS, eng qisqa yo'llar, qamrovchi daraxtlar
•Dinamik dasturlash va greedy algoritmlar
•Streaming algoritmlar va sketching
•Locality-Sensitive Hashing (LSH) va taqribiy eng yaqin qo'shni qidiruvi (ANN)
•Parallel va taqsimlangan primitivlar (MapReduce modeli)
•Amortizatsion tahlil
Ushbu tavsif avtomatik tarzda yaratilgan va hali o'qituvchi tomonidan tekshirilmagan — bu muhokama uchun qoralama.