推荐系统是人工智能、机器学习与大数据最为直接的前沿应用,是和日常生产和生活结合最为紧密的智能系统。
近十年来,越来越多的推荐系统部署在电子商务、在线社交、搜索引擎、人机交互等各个互
联网领域。同时,在金融、医疗、物流供应等传统领域,结合相关领域知识定制化的智能推荐系统也正在崛起。
>>图片来自「智能推荐系统入门与提高」课件<<
产业的发展离不开人才,但国内鲜有高校开设相关课程。目前推荐系统从业者很大比例都是非科班出身,半路转行;由于专业理论基础薄弱,职业发展道路容易受阻。
很多伙伴想要学习,但市面上,从入门到提升的系统化课程动辄过万的学习费用,让大家望而却步;有些课程费用虽低,但是知识涉猎浅,且课程不系统,很难达到夯实基础与提升的学习目标。
因此,深蓝学院诚邀悉尼科技大学的胡亮与汪守金两位博士,联合推出了『智能推荐系统入门与提高』课程。并且在课程制作中得到了
操龙兵
与
曹建
两位教授的指导建议。
本课程采用由浅入深的教学方式,从构建基本的经典推荐系统入手,逐步过渡到使用主流的深度学习技术,进行较为复杂的推荐系统模块的搭建。
课程将理论与实践相结合,大家将自己构建各代推荐系统,并对推荐结果进行比较,从而更加深入理解不同推荐系统的优点和缺点。为后续针对智能推荐系统的科学研究或工程实践,打下较为全面和夯实的基础。
胡亮/讲师
在WWW,IJCAI,AAAI,ICDM,ICWS,TOIS,IEEE-IS等刊物发表论文30余篇,提出的推荐系统模型和算法,已经被诸多国内外项目采用,包括三星、摩根士丹利、携程、澳大利亚税务局、澳大利亚专利局等。
汪守金/讲师
主要研究方向为数据科学、机器学习、用户行为分析、时间序列数据分析与推荐系统。
在国际知名会议期刊IJCAI, AAAI, TNNLS, TII, TSMC-Systems上发表高水平文章20余篇,其中单篇被引超过140次。
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培养通过神经网络模型来改进经典推荐系统模型的能力;
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1. 社群答疑
课程建立答疑群
,高效获得疑问解答的同时,结识更多同一领域的伙伴。
2. 三师辅导
班主任督促学习、助教及时批改作业并配合讲师微信群答疑,及时解惑,高效学习。
3. 作业迭代
提交作业,助教批改后,根据助教意见对作业进行迭代修改;没有最好,只有更好!
4. 定期班会
每期班
会
,助教对作业进行讲评和指导;在班会中,学习更多技巧;在交流中,收获更多思路。
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夯实基础,提升能力!
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