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适用人群
主要针对求职中想申请软件工程师,机器学习算法工程师等方向的学员,通过实战型极强的动手项目,学员会完成推荐算法以及系统的开发,作为申请成果。对于还在读本科或者研究生的同学,此项目也可以作为对搜广推方向的入门,成为简历上一个扎实的项目经历。
你将收获
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一个完整可展示的全栈推荐系统项目
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推荐算法从传统到前沿技术发展的全面了解;
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前端后端开发能力的全面提高;
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导师推荐信,课程结业证书
你将学习的技能
了解如何从零搭建一个web application
掌握基本的前端和后端开发技术
了解并实现一些经典以及前沿的推荐算法
课题介绍
推荐系统已经成为个大公司科技公司利润的主要来源,一个了解推荐系统的工程师更是各家公司追逐的人才。通过一个推荐系统的开发,你将了解如何从零搭建一个web application,掌握基本的前端和后端开发技术,了解并实现一些经典以及前沿的推荐算法。通过这个项目的学习能帮你掌握炙手可热的技术,提高编程能力,让你的简历脱颖而出,最终收获offer。
课程大纲
总项目时常为12课时,每周1-2次,以理论+实践的形式手把手带你搭建一个活动推荐系统
1
Search & ML Infrastructure - Python basic; - Introduction to web application; - TensorFlow model serving; - Search Engine development and optimization; - Distributed model training strategy. Data analysis: - Scala basic & Spark; - Data ETL (extracted, transformation and load); - MySQL & Redis database; - Data driven methods, data visualization;
考察:Code development
授课3小时; 学习4小时
2
Data analysis: - Scala basic & Spark; - Data ETL (extracted, transformation and load); - MySQL & Redis database; - Data driven methods, data visualization;
考察:Colab data analysis; Code development
授课2小时; 学习2小时
3
Recommendation algorithm: - Introduction to recommendation system; - Introduction to neural network; - TensorFlow developing framework; - Feature engineering; - Recommendation algorithms: collaborative filtering, Matrix factorization, Wide & Deep, Bert4Rec, etc.
考察:Algorithm summary; Algorithm implementation;
授课5小时; 学习8小时
4
Other: - Unit test & end2end test; - Model deployment; - Recommendation algorithm literature;
考察:Debugging; Code development; Literature review;
授课2小时; 学习2小时
课程导师
Kevin
Kevin
企业LOGO

经历

谷歌人工智能技术经理(美国)
亚马逊软件工程师(美国)
腾讯产品经理

教育

清华大学本科
卡耐基梅隆大学计算机硕士