深度学习推荐系统实战 完结
带你从0到1搭建工业级推荐系统
课程介绍:
近年来，深度学习已成为了驱动推荐、广告、搜索业务的最强引擎。天猫每次双十一 2000 亿以上的惊人成交量，抖音 4 年时间用户日活破 6 亿，这背后都有深度学习的强劲助力。
与此同时，深度学习方向的推荐算法工程师，也因为高薪、名企这些标签，成为工程师们求职的热点。
与之伴随的是人才的高竞争和知识的快迭代，在深度学习时代，想要成为一名优秀的推荐工程师，我们不应该只满足于继续使用协同过滤、矩阵分解这类传统方法，而应该加深对深度学习模型的理解，加强对大数据平台的熟悉程度，培养与业务相结合的技术直觉，提高我们整体的技术格局，这些才是我们能否取得成功的关键。
针对上面的目标，王喆老师根据自己多年的推荐系统从业经验，梳理出了深度学习推荐系统的知识架构，并期望在这门课中和你一起从 0 搭建一个“工业级”的深度学习推荐系统，实现理论、实战两手抓！
课程目录:
开篇词 (1讲)
开篇词｜从0开始搭建一个深度学习推荐系统
基础架构篇 (5讲)
01｜技术架构：深度学习推荐系统的经典技术架构长啥样？
02｜Sparrow RecSys：我们要实现什么样的推荐系统？
03｜深度学习基础：你打牢深度学习知识的地基了吗？
国庆策划｜关于深度学习推荐系统，我有这些资料想推荐给你
国庆策划｜深度学习推荐系统基础，你掌握了多少？
特征工程篇 (6讲)
04｜特征工程：推荐系统有哪些可供利用的特征？
05｜特征处理：如何利用Spark解决特征处理问题？
06｜Embedding基础：所有人都在谈的Embedding技术到底是什么？
07｜Embedding进阶：如何利用图结构数据生成Graph Embedding？
08｜Embedding实战：如何使用Spark生成Item2vec和Graph Embedding？
答疑｜基础架构篇+特征工程篇常见问题解答
线上服务篇 (7讲)
09｜线上服务：如何在线上提供高并发的推荐服务？
10｜存储模块：如何用Redis解决推荐系统特征的存储问题？
11｜召回层：如何快速又准确地筛选掉不相关物品？
12｜局部敏感哈希：如何在常数时间内搜索Embedding最近邻？
13｜模型服务：怎样把你的离线模型部署到线上？
14｜融会贯通：Sparrow RecSys中的电影相似推荐功能是如何实现的？
答疑｜线上服务篇留言问题详解
推荐模型篇 (12讲)
15｜协同过滤：最经典的推荐模型，我们应该掌握什么？
16｜深度学习革命：深度学习推荐模型发展的整体脉络是怎样的？
模型实战准备（一）｜TensorFlow入门和环境配置
模型实战准备（二）｜模型特征、训练样本的处理
17｜Embedding+MLP：如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型？
18｜Wide&Deep：怎样让你的模型既有想象力又有记忆力？
19｜NeuralCF：如何用深度学习改造协同过滤
20｜DeepFM：如何让你的模型更好地处理特征交叉？
21｜注意力机制、兴趣演化：推荐系统如何抓住用户的心？
22｜强化学习：让推荐系统像智能机器人一样自主学习
特别加餐｜“银弹”不可靠，最优的模型结构该怎么找？
23｜ 实战：如何用深度学习模型实现Sparrow RecSys的个性化推荐功能？
模型评估篇 (5讲)
24｜离线评估：常用的推荐系统离线评估方法有哪些？
25｜评估指标：我们可以用哪些指标来衡量模型的好坏？
特别加餐｜TensorFlow的模型离线评估实践怎么做？
26｜在线测试：如何在推荐服务器内部实现A/B测试？
27｜评估体系：如何解决A/B测试资源紧张的窘境？
前沿拓展篇 (6讲)
28｜业界经典：YouTube深度学习推荐系统的经典架构长什么样？
29｜图神经网络：Pinterest是如何应用图神经网络的？
30｜流处理平台：Flink是如何快速识别用户兴趣，实现实时推荐的？
31｜模型迭代：阿里巴巴是如何迭代更新推荐模型的？
32｜强化学习案例：美团是如何在推荐系统中落地强化学习的？
33｜技术权衡：解决方案这么多，哪个最合适？
结束语 (1讲)
结束语｜深度学习时代需要什么样的推荐工程师？
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谢谢谢谢 啥也不说了，感谢楼主分享哇！ 么有分，谁能送我点积分啊::>_<:: 确实是难得好帖啊，顶先 w4ttwe4tywuywey 深度学习推荐系统实战 完结 凤飞飞飞凤飞飞凤飞飞凤飞飞凤飞飞凤飞飞凤飞飞 dddd4v6t 4v6t 4v6t 4v6t 不错，希望完整版