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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 12:14 编辑 % M }4 R2 [* }- j5 P
1 J5 u% K! L, }' C& Q' v: k课程介绍：
- |! P0 x' A' f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。" @: Y4 p" a( W. Z. e) x2 c
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。 `' g C+ w; |
) o9 u" N1 Z$ h8 W2 Z
课程内容：
4 }" G. c+ }6 F& F: m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。
- n7 j/ k- _6 T1 \) }
7 i" |0 F( i6 n9 i( w课程目录：
! A! R% f' r# t: X1 z2 a7 H1 o% K' @第1 章 ： 推荐引擎
1 Q3 s# G4 ~7 u! y" t( t0 t- v第2 章 ： 推荐算法
4 r6 U: G0 s( F4 [; i7 V4 E第1节 ： 推荐算法 -实现基础规则算法
8 u q# G) K/ }) { C3 W课时19：推荐算法 -实现基础规则算法（1）
8 Q# f" e. a) c课时20：推荐算法 -实现基础规则算法（2）
+ c% f" X" Y# s: Y课时21：推荐算法 -实现基础规则算法（3）
2 {1 Q/ Y% A+ ?& D课时22：推荐算法 -实现基础规则算法（4） ; t1 W3 p+ V4 h* W$ O* S0 Z
第2节 ： 推荐算法 -实现协同过滤UCF
1 H) `* b# b% \课时23：推荐算法 -实现协同过滤UCF（1） * ?( H& u( W7 z% `. }
课时24：推荐算法 -实现协同过滤UCF（2） 2 u$ F* t: b u9 C/ E7 \2 S! m$ o
课时25：推荐算法 -实现协同过滤UCF（3）
: Z8 V/ ~# C' F J; R课时26：推荐算法 -实现协同过滤UCF（4） & C" c% t3 D0 `' T
第3节 ： 推荐算法 - 实现协同过滤icf
: A v- u- x8 O; p- K0 t. j课时27：推荐算法 - 实现协同过滤icf（1） 4 y/ l, |* V+ G$ p G
课时28：推荐算法 - 实现协同过滤icf（2） # X4 J% \1 i0 i# A& S; _
课时29：推荐算法 - 实现协同过滤icf（1） 7 j+ B6 x4 _7 q: E: p. ^( T. _" p
课时30：推荐算法 - 实现协同过滤icf（2）
$ ~ t+ {8 x7 T" J9 T5 k第4节 ： 推荐算法 - 实践课2 B1 l0 H9 c, d7 N9 O( n s
课时31：推荐算法 - 实践课（1） 1 v/ \0 N' I3 M( j+ r" V! \( m* h# ^% i
课时32：推荐算法 - 实践课（2） $ B0 Q! \8 ?! f. ~2 P0 J
课时33：推荐算法 - 实践课（3） . I I0 J) ?8 i$ B
课时34：推荐算法 - 实践课（4） 6 ?9 m6 D& ?, C: D
第5节 ： 推荐算法 - 实现关联规则
% Y! [) `3 Q: k+ P! W) ?课时35：推荐算法 - 实现关联规则（1） & k. @+ q3 w& C) {/ Z% e, Q
课时36：推荐算法 - 实现关联规则（2）
! G2 r3 v) @6 b课时37：推荐算法 - 实现关联规则（3）
3 v2 L. \: ]2 ?7 R' c9 v课时38：推荐算法 - 实现关联规则（4）
0 i9 J( H* |4 j. u课时39：推荐算法 - 实现关联规则（5） * X2 V) G8 K8 f* m" {% [9 d
课时40：推荐算法 - 实现关联规则（6） M4 q% m" s" H# v$ Y8 z. C
第6节 ： 推荐算法 - 推荐综合6 _ e p2 p e
课时41：推荐算法 - 推荐综合（1）
( c B: a/ w( G. G: O课时42：推荐算法 - 推荐综合（2）
: k7 U" n5 E5 `3 S7 i课时43：拼装推荐结果（1）
~' i: v# d" U V& I! n0 B课时44：拼装推荐结果（2） - ^: X( B) A/ y( ~. O; r8 i+ l
第3章 ： 第三章：推荐环境; R* l5 g1 Q* E$ g/ J9 a
第1 节 ： 推荐环境 - TensorFlow. o9 o, C! N) L! ?. |
课时45：推荐环境 - TensorFlow（1） - a% q. q% i: K: q9 o; a9 o% u: I
课时46：推荐环境 - TensorFlow（2） ! b6 h( {( B6 A7 g
课时47：推荐环境 - TensorFlow（3） 7 Z g* g7 U( u; K* b5 J4 c3 t$ v: H3 X1 w
课时48：推荐环境 - TensorFlow（4）
/ W8 e j0 y. h$ _课时49：推荐环境 - TensorFlow（5） 1 f" D' m: v" i% [
课时50：推荐环境 - TensorFlow（6） : q( R9 o* a: O9 Z6 J4 b4 a' _- M0 [
课时51：推荐环境 - TensorFlow（7）
5 ~# `+ d* g$ h2 I4 ?课时52：推荐环境 - TensorFlow（8）
2 K9 R' @8 A. ?2 ?课时53：推荐环境 - TensorFlow（9）
f( D; c! K6 {9 w. ?课时54：推荐环境 - TensorFlow（10）
+ ?6 p! ]2 P& Y% d) c: x |
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