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冰点也疯狂

课程目录
2 r  U2 t1 c) ]- t第1 章 ： 推荐引擎
第1 节 ： 推荐系统概述、推荐引擎概述（公开课）
6 B( D, X* f  E课时1：深度学习在推荐系统中的应用  
+ t# W3 P! ]+ C. z' }课时2：推荐系统的深度学习应用之IMDb解析  
+ F& @8 L' v# a5 ^& }$ B2 d5 _# U
第2 节 ： 推荐引擎 - 实现基础工程
课时3：推荐引擎-实现基础工程（1）  
: o0 S( @' |: d% Q( P5 n课时4：推荐引擎-实现基础工程 （2）  
- D) M5 A5 C; \$ W+ X课时5：推荐引擎-实现基础工程（3）  
% K1 O/ f6 d: r9 l  x课时6：推荐引擎-实现基础工程（4）  
: v# @/ h7 Z9 x+ v1 q第3 节 ： 推荐引擎 - 实现基本的实时处理
课时7：推荐引擎-实现基本的实时处理（1）  
课时8：推荐引擎-实现基本的实时处理（2）

第4 节 ： 推荐引擎 - 实现简单的实时推荐算法
课时9：推荐引擎-实现简单的实时推荐算法（1）  
. u3 E5 i0 w0 C8 V' Y( e课时10：推荐引擎-实现简单的实时推荐算法（2）  
课时11：推荐引擎-实现简单的实时推荐算法（3）  
课时12：推荐引擎-实现简单的实时推荐算法（4）  
1 k8 x9 d" i; c# n* x
第5 节 ： 推荐引擎 - 实现符合业务场景的推荐算法
课时13：推荐引擎 - 实现符合业务场景的推荐算法（1）  
/ P7 v9 B) V8 M3 m# B% |6 {课时14：推荐引擎 - 实现符合业务场景的推荐算法（2）  
课时15：推荐引擎 - 实现符合业务场景的推荐算法（3）  
: u2 E: B0 W# y+ _6 o1 ~课时16：推荐引擎 - 实现符合业务场景的推荐算法（4）

! u2 i, Q+ Y) L  b1 J" Z5 M! ^# W第6 节 ： 推荐引擎 - 实践课
4 o% D! m# Y/ b: u2 b- l) Z课时17：推荐引擎 - 实践课（1）  
课时18：推荐引擎 - 实践课（2）

6 E( U& U( E/ `8 G7 a. {4 m8 b第2 章 ： 推荐算法
- n/ V. I( l9 X% u% x2 Q$ B/ N$ U第1 节 ： 推荐算法 -实现基础规则算法
- q- d2 C* X1 \% ^% f课时19：推荐算法 -实现基础规则算法（1）  
课时20：推荐算法 -实现基础规则算法（2）  
6 a, q$ G  W/ T1 {/ N, i3 a$ @课时21：推荐算法 -实现基础规则算法（3）  
/ N& V# [1 N) z3 p课时22：推荐算法 -实现基础规则算法（4）

第2 节 ： 推荐算法 -实现协同过滤UCF
课时23：推荐算法 -实现协同过滤UCF（1）  
" u( d) Z+ H2 K: c: S) x1 [2 d5 W( x课时24：推荐算法 -实现协同过滤UCF（2）  
$ w  }7 A+ i, s课时25：推荐算法 -实现协同过滤UCF（3）  
课时26：推荐算法 -实现协同过滤UCF（4）  

/ Z, d% n) N& }8 B( b第3 节 ： 推荐算法 - 实现协同过滤icf
课时27：推荐算法 - 实现协同过滤icf（1）  
课时28：推荐算法 - 实现协同过滤icf（2）  
* ^; l/ Z# K& O/ _3 d课时29：推荐算法 - 实现协同过滤icf（1）  
课时30：推荐算法 - 实现协同过滤icf（2）
, h( r7 V( y" i& n  A
+ _; q! g" u# ^3 B8 U第4 节 ： 推荐算法 - 实践课
课时31：推荐算法 - 实践课（1）  
. \: z! w/ e: v, Q3 A课时32：推荐算法 - 实践课（2）  
课时33：推荐算法 - 实践课（3）  
& k7 ~# ^& c+ `. x$ I" x1 e课时34：推荐算法 - 实践课（4）  
; H, G/ C8 m& f+ c& w, b5 l+ `
7 ?) E1 w6 A, ]+ R/ n第5 节 ： 推荐算法 - 实现关联规则
课时35：推荐算法 - 实现关联规则（1）  
/ ~7 ]# Z( G/ j课时36：推荐算法 - 实现关联规则（2）  
课时37：推荐算法 - 实现关联规则（3）  
) E# b  r  h% G% d4 K课时38：推荐算法 - 实现关联规则（4）  
; V( A4 T' F: S. V课时39：推荐算法 - 实现关联规则（5）  
  s, J; R1 u8 z: t" N5 k5 [/ a课时40：推荐算法 - 实现关联规则（6）

5 }& l" ]/ E; G! e- r第6 节 ： 推荐算法 - 推荐综合
课时41：推荐算法 - 推荐综合（1）  
- B( ~' P. S9 [课时42：推荐算法 - 推荐综合（2）  
8 s$ b$ I7 P' C1 @& ~! K9 H- g课时43：拼装推荐结果（1）  
4 T5 U2 O8 V1 M9 G课时44：拼装推荐结果（2）  
  ?8 n/ Z' ^9 D
第3 章 ： 第三章：推荐环境
5 i; y  [4 e5 u7 [+ t第1 节 ： 推荐环境 - TensorFlow
- p& H& x& o" D% @8 O5 p4 j课时45：推荐环境 - TensorFlow（1）  
; N3 S) N+ c) \6 \- K2 s8 }课时46：推荐环境 - TensorFlow（2）  
课时47：推荐环境 - TensorFlow（3）  
7 k4 s% W  i" a8 Z3 V课时48：推荐环境 - TensorFlow（4）  
课时49：推荐环境 - TensorFlow（5）  
; R" R& x4 L. J课时50：推荐环境 - TensorFlow（6）  
课时51：推荐环境 - TensorFlow（7）  
课时52：推荐环境 - TensorFlow（8）  
& C9 `( \- o9 U  f课时53：推荐环境 - TensorFlow（9）  
课时54：推荐环境 - TensorFlow（10）  
- i/ j. A7 A: ~6 l6 `- t1 T6 c. P

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