3个月挑战年薪30万 推荐系统算法工程师 从入门到就业全套视频教程（价值1699元）

周文峰

课程名称:  3个月挑战年薪30万 推荐系统算法工程师 从入门到就业全套视频教程（价值1699元）

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课程简介:    



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。

课程大纲（14个课时，28个小时）
推荐引擎
1.推荐系统概述、推荐引擎概述
2.实现基础工程
3.实现基本的实时处理
4.实现简单的实时推荐算法
5.实现符合业务场景的推荐算法
推荐算法
1.推荐算法概述
2.实现基础规则算法
3.实现协同过滤ucf
4.实现协同过滤icf
5.实现关联规则
6.推荐算法集成
推荐环境
1.推荐算法自动化
2.推荐引擎高并发
3.整合推荐算法、推荐引擎形成推荐系统

----------------------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
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）  

meiqi

啥也不说了，感谢楼主分享哇！

矶科

不知道有什么用，好高深

yang989329

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m904337

感谢楼主分享哇！