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[云计算&大数据] 价值1699元的 推荐系统算法工程师——从入门到就业

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  • TA的每日心情
    慵懒
    17 小时前
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    [LV.Master]伴坛终老

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    2018-6-7 01:03:01 | 显示全部楼层 |阅读模式
    不知道什么原因,站长说不可以用金3胖这个用户名了,所以我改成二狗子,以后有什么好课程,二狗子会分享给大家的。


    下载地址:
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    3个月挑战年薪30万 推荐系统算法工程师——从入门到就业
    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。
    课程目录
    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)
    课时1:深度学习在推荐系统中的应用  
    课时2:推荐系统的深度学习应用之IMDb解析  
    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)  
    课时4:推荐引擎-实现基础工程 (2)  
    课时5:推荐引擎-实现基础工程(3)  
    课时6:推荐引擎-实现基础工程(4)  
    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)  
    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)  
    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)  
    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)  
    课时16:推荐引擎 - 实现符合业务场景的推荐算法(4)  
    第6 节 : 推荐引擎 - 实践课
    课时17:推荐引擎 - 实践课(1)  
    课时18:推荐引擎 - 实践课(2)  
    第2 章 : 推荐算法
    第1 节 : 推荐算法 -实现基础规则算法
    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)  
    课时21:推荐算法 -实现基础规则算法(3)  
    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)  
    课时24:推荐算法 -实现协同过滤UCF(2)  
    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)  
    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)  
    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)  
    第4 节 : 推荐算法 - 实践课
    课时31:推荐算法 - 实践课(1)  
    课时32:推荐算法 - 实践课(2)  
    课时33:推荐算法 - 实践课(3)  
    课时34:推荐算法 - 实践课(4)  
    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)  
    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)  
    课时38:推荐算法 - 实现关联规则(4)  
    课时39:推荐算法 - 实现关联规则(5)  
    课时40:推荐算法 - 实现关联规则(6)  
    第6 节 : 推荐算法 - 推荐综合
    课时41:推荐算法 - 推荐综合(1)  
    课时42:推荐算法 - 推荐综合(2)  
    课时43:拼装推荐结果(1)  
    课时44:拼装推荐结果(2)  
    第3 章 : 第三章:推荐环境(代码可在资料区进行下载)
    第1 节 : 推荐环境 - TensorFlow
    课时45:推荐环境 - TensorFlow(1)  
    课时46:推荐环境 - TensorFlow(2)  
    课时47:推荐环境 - TensorFlow(3)  
    课时48:推荐环境 - TensorFlow(4)  
    课时49:推荐环境 - TensorFlow(5)  
    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)  
    课时53:推荐环境 - TensorFlow(9)  
    课时54:推荐环境 - TensorFlow(10)  


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