深度之眼-新版推荐系统实战1V多 项目小班-AI046【实战课】

课程目录

0_Part01：推荐系统基础课/
10_3.1.2深度推荐算法上-1_.mp4
11_3.2.1深度学习推荐算法(下)_.mp4
12_3.2.2深度学习推荐算法(下)1_.mp4
13_4.1embedding技术_.mp4
14_4.2word2vec_.mp4
15_4.3item2vec_graph_.mp4
16_5.1特征工程_.mp4
17_5.2模型与特征实时性_.mp4
18_5.3策略与优化目标设定_.mp4
19_6.1冷启动问题概述_.mp4
1_1.1推荐系统的起源与应用_.mp4
20_6.2汤普森&UCB_.mp4
21_6.3Lin_UCB_.mp4
22_7.1推荐系统的工程实现_.mp4
23_7.2推荐系统的评估_.mp4
24_8.1国外推荐系统前沿实践_.mp4
25_8.2国内推荐系统前沿实践_.mp4
26_9.1课程总结_.mp4
27_9.2职业发展_.mp4
2_1.2推荐系统的架构_.mp4
3_2.1.1倒排索引_.mp4
4_2.1.2用户协同过滤_.mp4
5_2.1.3物品协同过滤_.mp4
6_2.1.4隐语义模型_.mp4
7_2.2.1基础推荐算法下-0_.mp4
8_2.2.2基础推荐算法下-1_.mp4
9_3.1.1深度推荐算法上-0_.mp4
1_Part02：入门实战/
0_第3节：matrixCF在资讯场景中召回和排序的应用（下）_.mp4
1_第2节：matrixCF在资讯场景中召回和排序的应用(上）_.mp4
2_第1节：推荐系统的整体架构_.mp4
2_Part03：进阶实战/
0_第4节：电商场景中深度学习模型在召回和排序中的应用（下）_.mp4
1_第3节：电商场景中深度学习模型在召回和排序中的应用（上）_.mp4
2_第2节：电商场景中FM算法的应用（下）_.mp4
3_第1节：电商场景中FM算法的应用（上）_.mp4
3_Part05：拓展：一、深度模型在招聘业务中的应用/
0_第4节：tensorflow工程化实践_.mp4
1_第3节：编码实训课_.mp4
2_第2节：基于注意力的推荐模型_.mp4
3_第1节：基于CNN和RNN计算词权重_.mp4
4_Part04：高阶实战/
0_第4节：基于多目标模型mmoe的电商场景排序应用（下）_.mp4
1_第3节：基于多目标模型mmoe的电商场景排序应用（上）_.mp4
2_第2节：基于DCN的广告场景在排序中的应用（下）_.mp4
3_第1节：基于DCN的广告场景在排序中的应用（上）_.mp4
5_part 05：拓展实战/
1_推荐系统1v多会议沟通（1）-9.25_.mp4
2_推荐系统1v多会议沟通（2）-10.9_.mp4
3_推荐系统1v多会议沟通（3）-10.16_.mp4
4_推荐系统1v多会议沟通（4）-10.23_.mp4
5_推荐系统1v多会议沟通（5）-10.29_.mp4
6_推荐系统1v多会议沟通（6）-11.6_.mp4
官网截图.png
配套资料.zip