[it猿课 ityuanke.com]推荐系统算法工程师——从入门到就业

admin_jiao · 发表于 2021-12-2 20:02:14

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课程截图:

课程目录:
课程介绍
推荐系统是电商和内容型app网站生存的重要手段，是以重新组织物品分类和聚类方式形成的人工智能系统。亚马逊的商品推荐、优酷的视频推荐，都是推荐系统的应用实例。每一个具体的应用场景中推荐系统表现形式有所不同，但是最终都是以增加内容、商品曝光度为前提的。
推荐系统根据每一个用户的行为和喜好，找到这个用户未来可能喜欢和购买的商品或者是物品。它使得内容、电商两大产业减少了大量的人工编辑推荐的工作，只需要用一些简单或者深入的算法，就可以达到很好的效果。

课程内容：
本课程包括推荐引擎、推荐算法、推荐环境三大版块，课程中会讲解在线教育、视频网站、电商购物、阅读网站四个领域的知识点和实战案例。崔立明老师会从零讲授成为推荐系统工程师的必备知识，通过带领大家制作实战项目，帮助学员实现个人转型，熟悉推荐系统。

1、深度学习在推荐系统中的应用
2、推荐系统的深度学习应用之IMDb解析
3、推荐引擎-实现基础工程（1）
4、推荐引擎-实现基础工程（2）
5、推荐引擎-实现基础工程（3）
6、推荐引擎-实现基础工程（4）
7、推荐引擎-实现基本的实时处理（1）
8、推荐引擎-实现基本的实时处理（2）
9、推荐引擎-实现简单的实时推荐算法（1）
10、推荐引擎-实现简单的实时推荐算法（2）
11、推荐引擎-实现简单的实时推荐算法（3）
12、推荐引擎-实现简单的实时推荐算法（4）
13、推荐引擎 - 实现符合业务场景的推荐算法（1）
14、推荐引擎 - 实现符合业务场景的推荐算法（2）
15、推荐引擎 - 实现符合业务场景的推荐算法（3）
16、推荐引擎 - 实现符合业务场景的推荐算法（4）
17、推荐引擎 - 实践课（1）
18、推荐引擎 - 实践课（2）
19、推荐算法 -实现基础规则算法（1）
20、推荐算法 -实现基础规则算法（2）
21、推荐算法 -实现基础规则算法（3）
22、推荐算法 -实现基础规则算法（4）
23、推荐算法 -实现协同过滤UCF（1）
24、推荐算法 -实现协同过滤UCF（2）
25、推荐算法 -实现协同过滤UCF（3）
26、推荐算法 -实现协同过滤UCF（4）
27、推荐算法 - 实现协同过滤icf（1）
28、推荐算法 - 实现协同过滤icf（2）
29、推荐算法 - 实现协同过滤icf（1）
30、推荐算法 - 实现协同过滤icf（2）
31、推荐算法 - 实践课（1）
32、推荐算法 - 实践课（2）
33、推荐算法 - 实践课（3）
34、推荐算法 - 实践课（4）
35、推荐算法 - 实现关联规则（1）
36、推荐算法 - 实现关联规则（2）
37、推荐算法 - 实现关联规则（3）
38、推荐算法 - 实现关联规则（4）
39、推荐算法 - 实现关联规则（5）
40、推荐算法 - 实现关联规则（6）
41、推荐算法 - 推荐综合（1）
42、推荐算法 - 推荐综合（2）
43、拼装推荐结果（1）
44、拼装推荐结果（2）
45、推荐环境 - TensorFlow（1）
46、推荐环境 - TensorFlow（2）
47、推荐环境 - TensorFlow（3）
48、推荐环境 - TensorFlow（4）
49、推荐环境 - TensorFlow（5）
50、推荐环境 - TensorFlow（6）
51、推荐环境 - TensorFlow（7）
52、推荐环境 - TensorFlow（8）
53、推荐环境 - TensorFlow（9）
54、推荐环境 - TensorFlow（10

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张雨晨1 · 发表于 2021-12-2 20:02:25

大佬，膜拜

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