مقدمة عامة في هياكل البيانات والخوارزميات
تهدف هذه الدورة التأسيسية إلى بناء قاعدة معرفية متينة في مفاهيم هياكل البيانات وتصميم الخوارزميات، مع توضيح الفروق الجوهرية بين البيانات المجردة وبنيتها الهيكلية، واستعراض التطبيقات العملية لهذه الهياكل في مجالات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بالاعتماد على لغة بايثون.
الأهداف:
-
فهم المفاهيم النظرية الأساسية لهياكل البيانات والخوارزميات ودورها في كفاءة البرمجيات.
-
دراسة التصنيفات المختلفة لهياكل البيانات والتمييز بين البيانات وأنماط تنظيمها.
-
استيعاب آليات تقاطع هياكل البيانات واستخداماتها الحيوية ضمن نماذج التعلم الآلي.
-
إدراك مزايا لغة بايثون التي تجعلها خياراً قياسياً لتنفيذ وبناء هذه البنى التحتية البرمجية.
المخرجات المتوقعة:
-
تحديد البنية الهيكلية والخوارزمية الملائمة لكل مشكلة برمجية بدقة.
-
التفريق العملي والمنطقي بين أنواع البيانات الخام وهياكل البيانات المنظمة.
-
ربط المفاهيم الحسابية والهيكلية بمتطلبات معالجة البيانات في أنظمة الذكاء الاصطناعي.
-
استثمار خصائص لغة بايثون ومكتباتها لتطبيق هياكل البيانات بكفاءة عالية.
