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推荐系统算法工程师培养计划,视频培训课程百度云(27G) 价值21998元

推荐系统算法工程师培养计划,视频培训课程百度云(27G) 价值21998元

本套课程推荐系统算法系统工程师,课程官方售价21998元,本次更新的课程共分为14周的课程,课程从集器学习基础开始讲起,然后讲到了推荐系统、内容画像与用户画像一直到强化学习与推荐系统,课程涵盖了整个推荐系统算法工程师必学的知识点;帮助大家掌握经典和前沿...
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推荐系统算法工程师培养计划,视频培训课程百度云(27G) 价值21998元-1
本套课程推荐系统算法系统工程师,课程官方售价21998元,本次更新的课程共分为14周的课程,课程从集器学习基础开始讲起,然后讲到了推荐系统、内容画像与用户画像一直到强化学习与推荐系统,课程涵盖了整个推荐系统算法工程师必学的知识点;帮助大家掌握经典和前沿的推荐系统技术,文件大小共计27.19G,文章底部附下载地址。

更多数据结构算法课程推荐:小码哥恋上数据结构与算法系列课程(第1-3季),牛客网:左神算法合集,幂次学院:数据结构与算法365天刷题特训营,这些都是进阶课程,需要掌握基础算法之后才能学习。

课程收获:

1.掌握经典和前沿的推荐系统技术,以及NLP技术如文本分类、关键信息抽取等;
2.掌握工业界推荐系统技术栈和系统搭建流程;
3.掌握推荐系统中常用的召回与排序模型(DeepFM、双塔模型等);
4.掌握当前推荐系统中流行的图推荐方法(Graph Embedding、Node2vec、Ripple Network等)。

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推荐系统算法系统工程师 视频截图

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推荐系统算法系统工程师 视频截图

V-3504:贪心推荐系统系统工程师

├─Week  10:深度Ranking模型
│            lecture1.mp4
│            lecture2.mp4
│            lecture3.mp4
│            lecture4.mp4
│            课程辅助内容1.mp4
│            课程辅助内容2.mp4
│            课程辅助内容3.mp4

├─Week  11:重排序与多目标学习
│    ├─lecture
│    │            lecture  工业界新闻推荐系统中的冷启动-1.mp4
│    │            lecture  工业界新闻推荐系统中的冷启动-2.mp4
│    │            lecture  工业界新闻推荐系统中的冷启动-3.mp4
│    │            lecture  工业界新闻推荐系统中的冷启动-4.mp4
│    │            lecture  工业界新闻推荐系统中的冷启动-5.mp4
│    │
│    └─review
│                    Review-1.mp4
│                    Review-2.mp4

├─Week  12:热点文章实时召回
│            热点文章实时召回策略-1(204238).mp4
│            热点文章实时召回策略-2(204238).mp4
│            热点文章实时召回策略-3(204238).mp4
│            热点文章实时召回策略-4(204238).mp4
│            热点文章实时召回策略-5(204238).mp4

├─Week  13:多目标与用户多兴趣
│            多目标与用户多兴趣-1.mp4
│            多目标与用户多兴趣-2.mp4
│            多目标与用户多兴趣-3.mp4
│            多目标与用户多兴趣-4.mp4
│            多目标与用户多兴趣-5.mp4

├─Week  14:强化学习与推荐系统
│            强化学习与推荐系统-1.mp4
│            强化学习与推荐系统-2.mp4
│            强化学习与推荐系统-3.mp4
│            强化学习与推荐系统-4.mp4

├─Week  1:机器学习基础
│    ├─1.1  课程安排与项目介绍
│    │            1.开篇介绍.mp4
│    │            2.课程概览.mp4
│    │            3.老师介绍.mp4
│    │            4.逻辑回归与梯度下降-1.mp4
│    │            5.逻辑回归与梯度下降-2.mp4
│    │            6.逻辑回归与梯度下降-3.mp4
│    │            7.神经网络.mp4
│    │            8.正规化.mp4
│    │            9.常用优化算法.mp4
│    │
│    └─1.2  课程辅助内容
│                    1.指数分布.mp4
│                    2.广义线性模型.mp4
│                    3.贝叶斯估计与频率派估计.mp4

├─Week  2:推荐系统基础
│    ├─Week  2-2.1推荐系统基础
│    │            1.推荐架构与协同.mp4
│    │            2.推荐架构与协同.mp4
│    │            3.推荐架构与协同.mp4
│    │            4.推荐架构与协同.mp4
│    │            5.推荐架构与协同.mp4
│    │            6.推荐架构与协同.mp4
│    │
│    └─Week  2-2.2  课程辅助内容
│                    1.不同类别协同的实现与工程技巧.mp4
│                    2.不同类别协同的实现与工程技巧.mp4

├─Week  3:内容画像与用户画像
│    ├─3.1内容画像与用户画像
│    │            1.nlp技术内容画像的抽取.mp4
│    │            2.nlp技术内容画像的抽取.mp4
│    │            3.nlp技术内容画像的抽取.mp4
│    │            4.nlp技术内容画像的抽取.mp4
│    │            5.nlp技术内容画像的抽取.mp4
│    │
│    └─3.2  课程辅助内容
│                    1.内容画像的抽取、构建实战1.mp4
│                    2.内容画像的抽取、构建实战1.mp4
│                    3.内容画像的抽取、构建实战1.mp4

├─Week  4:用户画  Week
│    ├─4.1用户画像
│    │            1.用户画像与内容画像的关系、用途.mp4
│    │            2.用户画像与内容画像的关系、用途.mp4
│    │            3.用户画像与内容画像的关系、用途.mp4
│    │            4.用户画像与内容画像的关系、用途.mp4
│    │
│    └─4.2  课程辅助内容
│                    1.Redis的搭建与使用.mp4
│                    2.Redis的搭建与使用.mp4

├─Week  5:传统match方法
│    ├─第  5  章:Week  5-5.1传统match方法
│    │            1.传统match方法.mp4
│    │            2.传统match方法.mp4
│    │            3.传统match方法.mp4
│    │            4.传统match方法.mp4
│    │
│    └─第  5  章:Week  5-5.2  课程辅助内容
│                    1.NCF、GMF的实现.mp4
│                    2.NCF、GMF的实现.mp4

├─Week  6:深度match方法
│    ├─Week  6-6.1深度match方法
│    │            1.深度match方法.mp4
│    │            2.深度match方法.mp4
│    │            3.深度match方法.mp4
│    │            4.深度match方法.mp4
│    │
│    └─Week  6-6.2  课程辅助内容
│                    1.f深度match方法.mp4
│                    2.f深度match方法.mp4

├─Week  7:经典Ranking方法
│            ctr预估初探1.mp4
│            ctr预估初探2.mp4
│            ctr预估初探3.mp4
│            ctr预估初探4.mp4
│            ctr预估初探5.mp4
│            ctr预估初探6.mp4

├─Week  8:  GraphEmbedding  大家族与用户行为构建
│            lecture1-1.mp4
│            lecture1-2.mp4
│            lecture1-3.mp4
│            lecture1-4.mp4
│            lecture1-5.mp4
│            辅助内容.mp4

└─Week  9:引入sideinfo信息的图推荐、基于推理的图推荐
lecture1.mp4
lecture2.mp4
lecture3.mp4
辅助内容.mp4

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