人工智能在军事中可用于多项任务，例如目标识别、大数据处理、作战系统、网络安全、后勤运输、战争医疗、威胁和安全监测以及战斗模拟和训练。
推荐系统在现代生活中无处不在，是互联网科技巨头的主要变现渠道之一。本书旨在帮助研究生、研究人员及工程实践者深入掌握这一前沿领域，建立扎实的理论理解与实战技能。书中不仅介绍了深度学习与生成式人工智能在推荐模型中的应用，还重点探讨了推荐系统在工业界的整体架构。 作者详细剖析了 YouTube、阿里巴巴、Airbnb 和 Netflix 等企业在推荐系统中的实际部署方案，涵盖模型训练、模型服务、特征存储与数据流处理等机器学习系统架构与工程细节。本书内容融合理论与实践，为读者提供全面的技术视角与实操指导。
评论
“推荐系统具有巨大的商业价值，深度学习正在将其推向新的高度。本书聚焦于实际应用，为工程师构建更智能、更高效的推荐系统提供了强有力的工具支持。其清晰而实用的讲解方式，使本书成为掌握该领域最新进展的必备指南。” — Yue Zhuge，NGP Capital
“阅读本书，你将深入了解推荐系统背后丰富的资源与工程实践。作者分享了将学术研究与产业应用相结合的独特见解，为技术从业者与学生提供了宝贵的技术参考。本书强调创新思维，激发读者在推荐系统技术中探索新方案。” — Zi Yang，Google DeepMind
精选推荐语
探索深度学习在推荐系统中的前沿应用，这是互联网主要变现方式之一。
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Deep Learning Recommender Systems
本周荟萃主题
推荐系统，是指根据用户的习惯、偏好或兴趣，从不断到来的大规模信息中识别满足用户兴趣的信息的过程。推荐推荐任务中的信息往往称为物品(Item)。根据具体应用背景的不同，这些物品可以是新闻、电影、音乐、广告、商品等各种对象。推荐系统利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议，帮助用户决定应该购买什么产品，模拟销售人员帮助客户完成购买过程。个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。随着电子商务规模的不断扩大，商品个数和种类快速增长，顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。这种浏览大量无关的信息和产品过程无疑会使淹没在信息过载问题中的消费者不断流失。为了解决这些问题，个性化推荐系统应运而生。个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。
计算机网络(
Computer Networks )指将地理位置不同的多台计算机及其外部设备，通过通信线路连接起来，在网络操作系统及网络通信协议的管理和协调下，实现资源共享和信息传递的计算机系统。
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