Desafios de programação em C#

226 desafios que você pode resolver em C#, dos primeiros laços a grafos, programação dinâmica e machine learning. Escreva seu código no navegador, rode os testes na hora e receba uma revisão por IA.

Fácil · 134 Médio · 68 Difícil · 24

Habilidades que você vai praticar: ContagemExtrair dígitosAritméticaFórmulasLaçosListasListas 2DAcompanhar o máximoCondiçõesDescida de gradienteDividir stringsDivisibilidade
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226
Desafios
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Linguagens

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226 desafios
Fácil

Inicialização de pesos Xavier e He

Calcule o intervalo ou o desvio padrão usado para inicializar os pesos de uma camada.

Você vai aprender Inicialização Xavier e HeEstabilidade do treinamento
Redes neuraisaiaprendizado de máquina
Ainda sem soluções
Difícil

Treine uma rede neural para resolver o XOR

Junte tudo: treine uma rede sigmoide 2-2-1 com retropropagação até ela aprender o XOR.

Você vai aprender Treinar redes neuraisProblema XOR
Redes neuraisaiaprendizado de máquina
Ainda sem soluções
Médio

Otimizador Adam

Implemente o Adam, o otimizador padrão do deep learning, com médias móveis e correção de viés.

Você vai aprender AdamCorreção de viés
Redes neuraisaiaprendizado de máquina
Ainda sem soluções
Médio

Amostragem com temperatura e top-k

Escolha o próximo token como um modelo de linguagem: mantenha os k maiores logits, aplique a temperatura e amostre.

Você vai aprender Geração de textoAmostragem
aiaprendizado de máquina
Ainda sem soluções
Médio

Treine um neurônio com descida do gradiente

Repita propagação direta, cálculo dos gradientes e atualização dos pesos para ensinar um neurônio sigmoide a partir de exemplos.

Você vai aprender Descida de gradienteLaços de treinamento
Redes neuraisaiaprendizado de máquina
Ainda sem soluções
Médio

Fusões de Byte Pair Encoding (BPE)

Aprenda fusões de subpalavras como os tokenizadores do GPT: funda repetidamente o par de símbolos vizinhos mais frequente.

Você vai aprender BPETokenização em subpalavras
aiaprendizado de máquina
Ainda sem soluções
Fácil

Entropia cruzada categórica

Meça a perda de um classificador multiclasse a partir das probabilidades previstas e das classes verdadeiras.

Você vai aprender Perda de classificaçãoLogaritmos
aiaprendizado de máquina
Ainda sem soluções
Médio

Regressão linear com descida do gradiente

Aprenda a inclinação e o intercepto de uma reta descendo aos poucos pelo erro quadrático médio.

Você vai aprender Descida de gradienteRegressão
aiaprendizado de máquina
Ainda sem soluções
Fácil

Codificação one-hot

Transforme categorias em vetores com um único 1, o formato de entrada de classificadores e embeddings.

Você vai aprender Vetores one-hotDados categóricos
aiaprendizado de máquina
Ainda sem soluções
Fácil

Similaridade de cosseno

Meça o quanto dois vetores são parecidos pelo ângulo entre eles, como os buscadores fazem com embeddings.

Você vai aprender Similaridade de vetoresEmbeddings
aiaprendizado de máquina
Ainda sem soluções
Fácil

Previsão com regressão logística

Classifique exemplos como 0 ou 1 passando uma soma ponderada pela sigmoide e comparando com um limiar.

Você vai aprender Regressão logísticaLimiares
aiaprendizado de máquina
Ainda sem soluções
Fácil

Padronização por z-score

Centralize uma variável em 0 e ajuste para desvio padrão 1.

Você vai aprender PadronizaçãoMédia e desvio padrão
aiaprendizado de máquina
Ainda sem soluções
Médio

Regressão linear simples (mínimos quadrados)

Encontre a reta que melhor se ajusta aos pontos com as fórmulas de mínimos quadrados.

Você vai aprender Mínimos quadradosRegressão
aiaprendizado de máquina
Ainda sem soluções
Fácil

Impureza de Gini

Meça o quanto os rótulos de um grupo estão misturados, a pontuação que as árvores de decisão usam para escolher divisões.

Você vai aprender Árvores de decisãoMedidas de impureza
aiaprendizado de máquina
Ainda sem soluções
Fácil

Achatar um Array 2D

Combine as linhas de um array 2D de inteiros em um único array.

Você vai aprender Arrays 2DLaços aninhados
ArraysLoops
Ainda sem soluções
Fácil

Normalização min-max

Reescale uma variável para que o menor valor vire 0 e o maior vire 1.

Você vai aprender Escalonamento de atributosPré-processamento de dados
aiaprendizado de máquina
Ainda sem soluções
Médio

Classificador Naive Bayes

Preveja uma classe a partir de variáveis categóricas com o teorema de Bayes e a suavização de Laplace.

Você vai aprender Teorema de BayesSuavização de Laplace
aiaprendizado de máquina
Ainda sem soluções
Fácil

Multiplicação de matrizes

Multiplique duas matrizes, a operação por trás de cada camada de uma rede neural.

Você vai aprender MatrizesÁlgebra linear
aiaprendizado de máquina
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