hot065-贪心学院-推荐系统算法工程师培养计划[完结] - 优百课栈

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【课程介绍】

由于近些年深度学习技术的飞速发展，大力加速推动了AI在互联网以及传统各个行业的商业化落地，尤其是推荐系统、计算广告等领域。由于推荐系统与提升用户量以及商业化变现有着密不可分的联系，各大公司都放出了众多推荐系统相关职位，且薪水不菲，目前发展势头迅猛。

大多数欲从事推荐系统相关工作的同学，往往都是通过自学的方式来进行学习，但是这样很明显的问题是：

1. 虽然学习了解了很多推荐算法模型，如：协同过滤、FM、DeepFM等，但是却不清楚这些模型在工业界推荐系统中是如何串联、如何配合、有哪些坑，哪些trick的，导致无论面试还是真正去业界做推荐系统，都会被推荐领域的”老枪老炮“们一眼识别出小白属性。

2. 对于算法原理理解不深刻，这就会导致实际应用时不能很好地将模型的性能发挥出来，另外面试时对于大厂面试官的刨根问底，只能是眼睁睁的丢掉offer。

CF、FM、DSSM、DeepFM等这些推荐业界明星模型，你真的清楚他们的内部运行原理以及使用场景吗？真的了解FM模型与SVM有什么相似之处吗？FM固然可以用作为打分模型，但它可以用来做matching吗，如果可以，如何做？item2Vec模型在业界是如何缓解冷启动的问题的？双塔模型优势在哪？深度模型到底是如何做matching的，是离线计算好结果还是实时的对网络进行前向计算？DeepFM具体实现时，wide端和deep端的优化方式是一样的吗？基于Graph的推荐方法在业界的应用目前是怎样的？

为了真正全面系统的培养面向工业界的推荐系统人才，贪心学院推出了《推荐系统工程师培养计划3期》，在前两期的基础上做了全面升级，深度探索推荐系统算法知识，并落地实操工业级项目，由资深的推荐系统负责人全程直播讲解，帮助你融会贯通，轻松拿offer

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