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想快速提升实战能力，积累企业级项目经验？ 【深度之眼】企业项目实战训练营，专为职场人士与技术学习者打造，通过 真实企业场景模拟+全流程项目实操 ，助你从理论到落地无缝衔接，打造高含金量项目履历。 训练营聚焦 互联网、数据分析、人工智能、产品设计等热门领域 ，每期围绕一个完整企业级项目展开——从需求分析、方案设计到开发落地、效果评估，全程复刻企业真实开发流程。导师团队由一线大厂工程师、项目经理组成，提供 1v1项目指导与技术答疑 ，帮助学员攻克数据建模、架构设计、协同管理等实战难点。课程不仅传授工具使用（如Python、SQL、Tableau等），更注重培养 业务思维、项目管理能力与团队协作意识…...
本课程专为希望成为推荐系统工程师的学习者设计，涵盖从机器学习基础到高级推荐算法的全面内容。通过15周的密集训练，学员将掌握内容画像、用户画像、传统与深度匹配方法、经典排名算法、图嵌入技术、深度排名模型等核心技能。课程不仅提供丰富的理论知识，还包括多个企业级项目实战，帮助学员将所学知识应用于实际工作中。此外，课程还特别安排了项目总结、部署及职业规划、面试指导，确保学员能够在职场中脱颖而出。适合有志于进入推荐系统领域的技术人员及希望提升现有技能的专业人士。
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推荐系统训练营-推荐系统工程师 - 带源码课件32.3GB
Week 1：机器学习基础2.84GB
1.1 课程安排与项目介绍2.24GB
1.开篇介绍.mp4353.62MB2.课程概览.mp4343.9MB3.老师介绍.mp4158.17MB4.逻辑回归与梯度下降-1.mp4213.86MB5.逻辑回归与梯度下降-2.mp4235MB6.逻辑回归与梯度下降-3.mp4228.41MB7.神经网络.mp4161.5MB8.正规化.mp4289.48MB9.常用优化算法.mp4307.25MB1.2 课程辅助内容612.22MB
1.指数分布.mp4133.59MB2.广义线性模型.mp4110.32MB3.贝叶斯估计与频率派估计.mp4368.31MBWeek 2：推荐系统基础3.36GB
Week 2-2.1推荐系统基础2.47GB
1.推荐架构与协同.mp4158.93MB2.推荐架构与协同.mp4561.28MB3.推荐架构与协同.mp4388.58MB4.推荐架构与协同.mp4415.29MB5.推荐架构与协同.mp4547.61MB6.推荐架构与协同.mp4458.49MBWeek 2-2.2 课程辅助内容910.31MB
1.不同类别协同的实现与工程技巧.mp4434.84MB2.不同类别协同的实现与工程技巧.mp4475.47MBWeek 3：内容画像与用户画像3.36GB
3.1内容画像与用户画像1.93GB
1.nlp技术内容画像的抽取.mp4340.04MB2.nlp技术内容画像的抽取.mp4553.68MB3.nlp技术内容画像的抽取.mp4237.43MB4.nlp技术内容画像的抽取.mp4377.12MB5.nlp技术内容画像的抽取.mp4473.13MB3.2 课程辅助内容1.42GB
1.内容画像的抽取、构建实战1.mp4298.73MB2.内容画像的抽取、构建实战1.mp4613.04MB3.内容画像的抽取、构建实战1.mp4544.46MBWeek 4：用户画 Week3.23GB
4.1用户画像1.95GB
1.用户画像与内容画像的关系、用途.mp4573.51MB2.用户画像与内容画像的关系、用途.mp4473.4MB3.用户画像与内容画像的关系、用途.mp4471.89MB4.用户画像与内容画像的关系、用途.mp4480.38MB4.2 课程辅助内容1.28GB
1.Redis的搭建与使用.mp4815.87MB2.Redis的搭建与使用.mp4497.34MBWeek 5：传统match方法3.17GB
第 5 章：Week 5-5.1传统match方法2.25GB
1.传统match方法.mp4662.39MB2.传统match方法.mp4794.07MB3.传统match方法.mp4578.79MB4.传统match方法.mp4269.85MB第 5 章：Week 5-5.2 课程辅助内容939.1MB
1.NCF、GMF的实现.mp4423.29MB2.NCF、GMF的实现.mp4515.81MBWeek 6：深度match方法2.47GB
Week 6-6.1深度match方法1.63GB
1.深度match方法.mp4380.92MB2.深度match方法.mp4476.75MB3.深度match方法.mp4438.02MB4.深度match方法.mp4377.73MBWeek 6-6.2 课程辅助内容858.92MB
1.f深度match方法.mp4382.16MB2.f深度match方法.mp4476.75MBWeek 7：经典Ranking方法1.32GB
ctr预估初探1.mp4266.99MBctr预估初探2.mp4197.16MBctr预估初探3.mp4175.37MBctr预估初探4.mp4349.45MBctr预估初探5.mp4152.86MBctr预估初探6.mp4206.45MBWeek 8： GraphEmbedding 大家族与用户行为构建1.74GB
辅助内容.mp4408.93MBlecture1-1.mp4211.73MBlecture1-2.mp4161.33MBlecture1-3.mp4338.24MBlecture1-4.mp4373.48MBlecture1-5.mp4286.06MBWeek 9：引入sideinfo信息的图推荐、基于推理的图推荐1.54GB
辅助内容.mp4350.66MBlecture1.mp4519.47MBlecture2.mp4302.49MBlecture3.mp4405.75MBWeek 10：深度Ranking模型等多个文件2.93GB
Week 10;深度Ranking模型2.93GB
课程辅助内容1.mp4422.92MB课程辅助内容2.mp4557.78MB课程辅助内容3.mp4487.71MBlecture1.mp4239.95MBlecture2.mp4443.75MBlecture3.mp4428.79MBlecture4.mp4416.43MBWeek 11：重排序与多目标学习2.3GB
lecture1.62GB
lecture 工业界新闻推荐系统中的冷启动-1.mp4331.88MBlecture 工业界新闻推荐系统中的冷启动-2.mp4508.72MBlecture 工业界新闻推荐系统中的冷启动-3.mp483.87MBlecture 工业界新闻推荐系统中的冷启动-4.mp4280.04MBlecture 工业界新闻推荐系统中的冷启动-5.mp4450.09MBreview702.36MB
Review-1.mp4197.15MBReview-2.mp4505.21MBWeek 12：热点文章实时召回867.17MB
热点文章实时召回策略-1(204238).mp4178.86MB热点文章实时召回策略-2(204238).mp4246.52MB热点文章实时召回策略-3(204238).mp4167.41MB热点文章实时召回策略-4(204238).mp4182.15MB热点文章实时召回策略-5(204238).mp492.24MBWeek 13：多目标与用户多兴趣1.17GB
多目标与用户多兴趣-1.mp4393.84MB多目标与用户多兴趣-2.mp4296.11MB多目标与用户多兴趣-3.mp481.06MB多目标与用户多兴趣-4.mp4226.97MB多目标与用户多兴趣-5.mp4199.03MBWeek 14：强化学习与推荐系统1.18GB
强化学习与推荐系统-1.mp4385.5MB强化学习与推荐系统-2.mp4393.59MB强化学习与推荐系统-3.mp4255.91MB强化学习与推荐系统-4.mp4178.41MBWeek 15：项目总结、部署864.54MB
项目总结、部署以及职业规划、面试指导1.mp4336.14MB项目总结、部署以及职业规划、面试指导2.mp4148.22MB项目总结、部署以及职业规划、面试指导3.mp4380.18MB资料0B
共93个文件，合计：32.3GB
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