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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 12:14 编辑
6 t" M8 e# \# n. Z' J( F$ D% t5 ^& h2 C# X
课程介绍：
& e0 H; B6 K3 M" B2 A0 J' f! O6 q7 P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。
+ @5 |( A( ^1 \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。$ x& ^7 F& h/ L' ]8 k- E
9 C- I( U" [( ]: q" h5 P' v; L! Q, L
课程内容：
: O/ l) c# {9 o# h& l7 p7 N+ x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。( w4 s' O0 f- S9 z8 t' R
% ?' q' C1 [ E8 U
课程目录：
8 A7 M! {9 M( l! O* v! u' v$ H- i第1 章 ： 推荐引擎
9 E, Y2 d; v: f( L& j/ s第2 章 ： 推荐算法5 w" K$ c+ L4 M7 s5 f* {
第1节 ： 推荐算法 -实现基础规则算法
! g4 S6 ?+ T8 i; N+ _课时19：推荐算法 -实现基础规则算法（1）
8 g+ K1 B$ ` F2 Q课时20：推荐算法 -实现基础规则算法（2） " x7 h* j/ d# W! H( g) l. J$ k. B: t7 x
课时21：推荐算法 -实现基础规则算法（3）
+ J1 L @& b4 h/ J课时22：推荐算法 -实现基础规则算法（4） 6 ~# U4 O# |" ?, q! S
第2节 ： 推荐算法 -实现协同过滤UCF
7 R1 v9 {% e% E2 y9 m课时23：推荐算法 -实现协同过滤UCF（1） " D+ [* t [8 `3 F: j K6 y6 D
课时24：推荐算法 -实现协同过滤UCF（2）
6 f' [" I: M' T! T. A课时25：推荐算法 -实现协同过滤UCF（3）
% ^$ B* o# E. i& m课时26：推荐算法 -实现协同过滤UCF（4）
2 H8 X! E/ \/ O1 z& R7 H7 U3 Y第3节 ： 推荐算法 - 实现协同过滤icf
6 K# O0 ^! l, f- q/ b8 p课时27：推荐算法 - 实现协同过滤icf（1） % K, n& w$ u" q; ^6 c5 d" ]
课时28：推荐算法 - 实现协同过滤icf（2）
% u, _3 Z5 j6 T& A$ w课时29：推荐算法 - 实现协同过滤icf（1） . d' A6 C- i8 W/ n1 n" Y1 ?
课时30：推荐算法 - 实现协同过滤icf（2） : t6 u6 }) \0 C# N
第4节 ： 推荐算法 - 实践课! \5 D( x8 F* z4 U) F4 @1 g
课时31：推荐算法 - 实践课（1）
* R7 M0 v; V/ B课时32：推荐算法 - 实践课（2）
9 A4 \ p9 O( {. u: z+ A6 `课时33：推荐算法 - 实践课（3）
! @1 F: J* G, a- s& s+ U: k/ w ?8 n课时34：推荐算法 - 实践课（4）
5 c1 b- q! l4 p2 E2 F8 U第5节 ： 推荐算法 - 实现关联规则
3 q$ [: s$ U) [) j; a课时35：推荐算法 - 实现关联规则（1）
$ [: [" y" i# {* i3 X6 o F课时36：推荐算法 - 实现关联规则（2）
0 g- O8 B( J7 u# h) i) m课时37：推荐算法 - 实现关联规则（3）
! Z1 \+ G" r: G" K3 V课时38：推荐算法 - 实现关联规则（4） ) _, l/ I% C- I
课时39：推荐算法 - 实现关联规则（5） ! w }' I2 i: I6 l7 V5 o
课时40：推荐算法 - 实现关联规则（6） + Z1 s$ J) F* z8 c) o; `; K
第6节 ： 推荐算法 - 推荐综合
( x$ i: [. f* y0 w7 p1 K课时41：推荐算法 - 推荐综合（1） . Q' `1 p4 @$ d* E8 k/ n
课时42：推荐算法 - 推荐综合（2）
* M/ f" _( c# k) H1 S课时43：拼装推荐结果（1） * \- R o' U4 ?. Q; ^+ \
课时44：拼装推荐结果（2） ; D( D- Y( {/ _: T( p; M
第3章 ： 第三章：推荐环境% a3 M5 c! X7 {" u/ F0 u8 U) n3 t
第1 节 ： 推荐环境 - TensorFlow6 ^1 v% r5 z' q) i
课时45：推荐环境 - TensorFlow（1） ; S8 A3 ~+ }+ `5 A
课时46：推荐环境 - TensorFlow（2） 9 `! ~) ?3 o' L( m2 {
课时47：推荐环境 - TensorFlow（3）
" s5 h9 x; C, i+ O课时48：推荐环境 - TensorFlow（4）
/ E. m2 v& }$ d" Z+ n- ]4 W课时49：推荐环境 - TensorFlow（5） 8 ^" l8 t4 n# R& ]3 r
课时50：推荐环境 - TensorFlow（6） ! h3 [; b: u9 U4 x
课时51：推荐环境 - TensorFlow（7）
" M) i: {, Z% C+ {% h( a课时52：推荐环境 - TensorFlow（8）
5 Q) [7 V8 z0 v% w! v课时53：推荐环境 - TensorFlow（9） 3 t$ }# f1 z5 ^1 a! b, _) m+ |
课时54：推荐环境 - TensorFlow（10）
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