2019年独家最新整理推荐系统零基础到项目实战高清视频教程 五大阶段 课件代码齐全

课程介绍：

本套教程是针对推荐系统实战方向整体的全套课程，重点课程2018年推荐系统算法全栈工程师定向培训课程，侧重点分别为人工智能推荐算法实战与大数据平台下的推荐系统实战，目前主要两种平台架构，基于tensorflow与Mahout(hadoop+spark)。

另外附赠两套推荐系统理论与三天培训课，共5套，涵盖了市面上全部的推荐系统理论与实战的视频教程。

课程特点：

课程全面，高清，配套资料全！适合从事推荐系统开发方向、算法研究方向的同学学习。

课程目录介绍

一.【全栈】2018 推荐系统算法工程师全栈培训 54课

01.深度学习在推荐系统中的应用 1课

02.推荐系统的深度学习应用之IMDb解析 1课

03.推荐引擎-实现基础工程  4课

04.推荐引擎-实现基本的实时处理 2课

05.推荐引擎-实现简单的实时推荐算法  4课

06.推荐引擎 - 实现符合业务场景的推荐算法  4课

07.推荐引擎 - 案例实践课 2课

08.推荐算法 -实现基础规则算法  4课

09.推荐算法 -实现协同过滤UCF  4课

10.推荐算法 - 实现协同过滤icf  4课

11.推荐引擎 - 案例实践课  4课

12.推荐算法 - 实现关联规则  6课

13.推荐算法 - 推荐综合  2课

14.拼装推荐结果  2课

15.推荐环境 - TensorFlow  10课

二.【实战】基于大数据技术推荐系统算法案例实战 82课

01.推荐系统与大数据的关系 4课

02.认识推荐系统 4课

03.推荐系统设计 2课

04.大数据lambda架构  8课

05.用户画像系统  15课

06.推荐算法  9课

07.Mahout推荐算法实战  16课

08.Spark推荐算法实战   16课

09.推荐系统与Lambda架构  15课

三.【实战】基于人工智能算法的推荐系统项目实战 6章

01.第一章：深度学习概述  6课

02.第二章 CNN 卷积神经网络  4课

03.第三章 RNN循环神经网络  3课

04.第四章 案例总结 1课

05.第五章 推荐系统 15课

06.第六章：推荐系统、数据挖掘、人工智能  14课

四.【理论】推荐系统设计原理视频教程 9周

第1周 推荐系统概述  6课

第2周 最流行的推荐系统：itemCF和userCF 5课

第3周 大数据环境下的itemCF实现 3课

第4周 基于频繁模式的推荐系统，套餐设计 4课

第5周 基于内容的推荐，隐语义模型 5课

第6周 SVD，基于标签的推荐系统 5课

第7周 网络好友 5课

第8周 用Cypher语言实现好友推荐 9课

第9周 实时推荐系统 6课

五.【实战】大数据之推荐系统设计视频教程 3天

01.推荐系统介绍 1课

02.推荐系统搭建  上 6课

03.推荐系统搭建  下  15课

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