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推荐系统是电商和内容型app网站生存的重要手段，是以重新组织物品分类和聚类方式形成的人工智能系统。亚马逊的商品推荐、优酷的视频推荐，都是推荐系统的应用实例。每一个具体的应用场景中推荐系统表现形式有所不同，但是最终都是以增加内容、商品曝光度为前提的。
推荐系统根据每一个用户的行为和喜好，找到这个用户未来可能喜欢和购买的商品或者是物品。它使得内容、电商两大产业减少了大量的人工编辑推荐的工作，只需要用一些简单或者深入的算法，就可以达到很好的效果。
了解推荐系统的概念、发展历史、主流架构，以及主要难点等
掌握常用的机器学习算法、推荐算法
从0到1掌握推荐系统核心算法开发过程
从1到2迭代优化推荐系统算法性能
了解深度学习在推荐系统领域的发展与应用
1）有Python的基础知识；2）了解机器学习的基本原理
推荐系统概念、发展历史、核心问题介绍
推荐系统常见的企业级架构，以及核心部件
机器学习算法流程介绍，常见机器学习算法讲解
召回层常用推荐算法详解与实现，及在推荐数据集上实验
推荐系统评价指标，及召回层算法效果评估
精排策略与核心算法讲解与实战
推荐系统整体架构搭建与部署
深度学习在推荐系统的发展与应用
Robin 腾讯高级工程师，计算广告专家嘉宾简介：硕士毕业于哈尔滨工业大学，主要研究领域自然语言处理，机器学习，推荐系统。现任腾讯计算广告高级工程师。
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常见问题：
Q：会有上机演示和动手操作吗？A：有，老师会从零讲授成为推荐系统工程师的必备知识，通过带领大家制作实战项目，帮助大家熟悉推荐系统。Q：本课程怎么答疑？A：上课有集中答疑时间，课后大家老师在QQ学习群长期答疑。
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第1个回答:
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搜索引擎是大**非常有挑战的路，集成多个算法为一体，实时与离线结合的工程。而且他本身是业务系统，所以还可以深入到业务。
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