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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 12:14 编辑
0 N9 g& [+ J" K7 j. V8 _5 U3 ?6 Z- a! H
; \$ ~, U* a* F+ C! F2 S课程介绍：
& ]( Z7 D* ~# A% `& }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。9 C: `% `4 g( Q& w
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。% f; ?4 I/ S! B2 M0 o
( [; y1 p6 M( V5 C. \8 z) V# }课程内容：
* C/ k5 P9 n' p! 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。/ K, \2 I4 _/ r5 _
- q6 t, @7 b# i4 X9 C0 e1 C! Z( ]
课程目录：2 S" K" Q# N& \
第1 章 ： 推荐引擎0 i, d# K) D/ Z0 P- W% K4 o, ^
第2 章 ： 推荐算法
4 t, I: O) Y& }, |4 g2 ]& R( `7 I第1节 ： 推荐算法 -实现基础规则算法' Y1 {/ v# b* M7 K) t
课时19：推荐算法 -实现基础规则算法（1）
7 j* `/ P. \8 Q1 K4 |) N! D3 q4 ~4 A课时20：推荐算法 -实现基础规则算法（2） 0 g j7 F' _1 p, `
课时21：推荐算法 -实现基础规则算法（3） * P, d/ Q2 g" T5 L
课时22：推荐算法 -实现基础规则算法（4） p9 t6 I5 _. L: w( B3 ^& a
第2节 ： 推荐算法 -实现协同过滤UCF
3 [' v w8 w. K& i课时23：推荐算法 -实现协同过滤UCF（1）
& v& G; N% u9 u- F7 X' G课时24：推荐算法 -实现协同过滤UCF（2）
9 G; y; p% q+ @课时25：推荐算法 -实现协同过滤UCF（3）
/ B5 I0 ^: C; t, h/ C9 b$ q课时26：推荐算法 -实现协同过滤UCF（4） ; Y! w6 x, d) i3 v' a+ M- B
第3节 ： 推荐算法 - 实现协同过滤icf u& e5 f8 X* S; s8 y- i
课时27：推荐算法 - 实现协同过滤icf（1） - p3 Q2 _; V- D1 R, m
课时28：推荐算法 - 实现协同过滤icf（2） - Q# }) g8 [, h3 `7 o
课时29：推荐算法 - 实现协同过滤icf（1） ( `# F, p; n7 k9 m/ `: y
课时30：推荐算法 - 实现协同过滤icf（2）
8 q0 c" E6 Y4 q) y3 t. z第4节 ： 推荐算法 - 实践课% s+ \) V) \* p4 J, j8 d3 l* _1 m
课时31：推荐算法 - 实践课（1） 5 p+ G" I9 }2 `: t, {1 u
课时32：推荐算法 - 实践课（2） . B0 A: P7 M; c% w
课时33：推荐算法 - 实践课（3）
# x: X$ D8 ?* F* u' f/ h' r- O6 b6 j课时34：推荐算法 - 实践课（4） $ Q9 k4 v! c& ~" s3 Q
第5节 ： 推荐算法 - 实现关联规则
$ y- H# l3 O) F' ]课时35：推荐算法 - 实现关联规则（1） * N- s% k+ |% x
课时36：推荐算法 - 实现关联规则（2）
- t3 r( d: x# V% e' ]! `1 _课时37：推荐算法 - 实现关联规则（3） 1 X9 ^9 r+ w c+ ?2 w4 k; Z) Q
课时38：推荐算法 - 实现关联规则（4）
5 H; u+ n. ~8 y: w* G6 B9 g课时39：推荐算法 - 实现关联规则（5） 5 J) b9 h" L M* j" ]0 u
课时40：推荐算法 - 实现关联规则（6）
) V4 B& R9 h3 L, X1 T第6节 ： 推荐算法 - 推荐综合
! s2 e( `, q$ B0 j" j' J: z课时41：推荐算法 - 推荐综合（1） 4 J: x* |8 y0 b* L1 ~
课时42：推荐算法 - 推荐综合（2）
. e, H8 t3 E+ P- E2 h9 y$ C: c: ^! G课时43：拼装推荐结果（1） . F4 P5 _8 C, y
课时44：拼装推荐结果（2）
2 G7 b- F3 G5 o: |9 m4 @第3章 ： 第三章：推荐环境
" ?6 B1 t0 M% N! f- e I第1 节 ： 推荐环境 - TensorFlow5 H# |9 b( J; L, i
课时45：推荐环境 - TensorFlow（1）
9 F, C( D! b0 R% }* s1 n _课时46：推荐环境 - TensorFlow（2）
2 k% P, S1 }: |5 u5 @课时47：推荐环境 - TensorFlow（3） ?/ S7 {( ]& r$ m; a
课时48：推荐环境 - TensorFlow（4）
$ H- P; Q$ X# d( [" T S# J4 ^) Z课时49：推荐环境 - TensorFlow（5） 4 g. \; u# E F: }( Y
课时50：推荐环境 - TensorFlow（6） * Y, Y4 @* [! r# ]+ X6 H& t+ U8 Y
课时51：推荐环境 - TensorFlow（7）
5 s3 D9 E4 ~4 J2 C课时52：推荐环境 - TensorFlow（8） % g: N( x0 o) M$ A7 P, F
课时53：推荐环境 - TensorFlow（9） h5 g' w8 k' G( T
课时54：推荐环境 - TensorFlow（10）* |- E7 S' S! D5 e6 y1 G7 g3 }
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