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课程介绍

本阶段课程为录播,课程更新完毕后进行直播答疑。

本系列课程分为“基础入门”“算法进阶”“实战应用”三个阶段,除了单期课程,还可以报名整期课程,价格更优惠划算哦~
从入门到就业整期课程: https://mooc.yanxishe.com/course/136

 

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:
本课程为推荐环境版块的课程,属于系列课程的高级阶段。崔立明老师会系统讲授推荐系统环境版块的知识。
 
开课安排:
录播视频12月份上线
授课形式:录播+直播答疑
 
讲师介绍:

崔立明
中国第一批推荐系统开发者,主导设计开发优酷推荐系统、智能营销系统,深刻理解营销和传播学,中科大计算机硕士。 成功打造诸葛找房职能营销体系,盘活公司业务流转系统。在短时间内迅速组件广告技术团队,利用大数据和人工智能营销理念,把客单价降到最低。目前就任于司马找车(专注二手车检测)COO(首席运营官),开辟技术运营的新世界。
 
课程大纲
推荐环境
1.推荐算法自动化
  •  自动训练预测,更新模型
2.推荐引擎高并发
  •  高并发程序设计的要点
  •  高并发程序设计注意事项
  •  实现高并发服务器引擎
3.整合推荐算法、推荐引擎形成推荐系统
  •  全局概览系统构建和实现
 
 

 

▲常见问题: 
Q:参加本课程有什么要求?
A:①有Python的基础知识:会定义变量、会定义并调用函(包含带参函数)、理解并会创建类和对象;会使用字典、字符串、if语句、for循环等。
②或者会其它 “面向对象”的编程语言基础也可(如:Java,C#)。·
Q:会有上机演示和动手操作吗?
A:有,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,帮助大家熟悉推荐系统。
Q:本课程怎么答疑?
A:大家可以在课程“讨论区”提问,老师会进行集中解答。
 

授课教师

教务组
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