深度学习推荐系统高级实战培训 从理论到工程的全过程解析 深度学习与推荐系统综合实战
深度学习推荐系统高级实战培训 从理论到工程的全过程解析 深度学习与推荐系统综合实战===============课程介绍===============
这门课程为我们提供了深入理论和实际工程的全面解析。课程开始时，我们对深度学习和推荐系统的基本概念进行了系统的学习。通过理论的讲解和案例分析，我们深入了解了推荐系统的原理和常见的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）。这些理论基础为我们后续的实战应用奠定了坚实的基础。
其次，课程强调了从理论到工程的完整过程。我们学习了如何将理论知识转化为实际可行的推荐系统解决方案。通过实践项目，我们学会了如何收集和预处理数据、选择合适的模型架构、训练和调优模型，并将其部署到实际的生产环境中。这个全过程的解析使我对推荐系统开发的各个环节有了更深入的理解，也增强了我的实际应用能力。
另外，这门课程注重了综合实战的学习方式。我们不仅仅是 passively 接受知识的灌输，而是通过实际的项目和案例，积极地参与到课程中。我们组成小组，共同解决真实的推荐系统挑战，从中学到了很多解决问题的方法和技巧。这种实战体验不仅提高了我的团队合作能力，还使我对推荐系统的实际应用有了更深刻的认识。
===============课程目录===============
├─1_推荐系统1v多会议沟通（1）-9.25.mp4
├─2_推荐系统1v多会议沟通（2）-10.9.mp4
├─3_推荐系统1v多会议沟通（3）-10.16.mp4
├─4_推荐系统1v多会议沟通（4）-10.23.mp4
├─5_推荐系统1v多会议沟通（5）-10.29.mp4
├─6_推荐系统1v多会议沟通（6）-11.6.mp4
(1)\0_Part01：推荐系统基础课；目录中文件数:27个
├─10_3.1.2深度推荐算法上-1.mp4
├─11_3.2.1深度学习推荐算法(下).mp4
├─12_3.2.2深度学习推荐算法(下)1.mp4
├─13_4.1embedding技术.mp4
├─14_4.2word2vec.mp4
├─15_4.3item2vec_graph.mp4
├─16_5.1特征工程.mp4
├─17_5.2模型与特征实时性.mp4
├─18_5.3策略与优化目标设定.mp4
├─19_6.1冷启动问题概述.mp4
├─1_1.1推荐系统的起源与应用.mp4
├─20_6.2汤普森&UCB.mp4
├─21_6.3Lin_UCB.mp4
├─22_7.1推荐系统的工程实现.mp4
├─23_7.2推荐系统的评估.mp4
├─24_8.1国外推荐系统前沿实践.mp4
├─25_8.2国内推荐系统前沿实践.mp4
├─26_9.1课程总结.mp4
├─27_9.2职业发展.mp4
├─2_1.2推荐系统的架构.mp4
├─3_2.1.1倒排索引.mp4
├─4_2.1.2用户协同过滤.mp4
├─5_2.1.3物品协同过滤.mp4
├─6_2.1.4隐语义模型.mp4
├─7_2.2.1基础推荐算法下-0.mp4
├─8_2.2.2基础推荐算法下-1.mp4
├─9_3.1.1深度推荐算法上-0.mp4
(2)\1_Part02：入门实战；目录中文件数:3个
├─0_第3节：matrixCF在资讯场景中召回和排序的应用（下）.mp4
├─1_第2节：matrixCF在资讯场景中召回和排序的应用(上）.mp4
├─2_第1节：推荐系统的整体架构.mp4
(3)\2_Part03：进阶实战；目录中文件数:4个
├─0_第4节：电商场景中深度学习模型在召回和排序中的应用（下）.mp4
├─1_第3节：电商场景中深度学习模型在召回和排序中的应用（上）.mp4
├─2_第2节：电商场景中FM算法的应用（下）.mp4
├─3_第1节：电商场景中FM算法的应用（上）.mp4
(4)\3_Part05：拓展：一、深度模型在招聘业务中的应用；目录中文件数:4个
├─0_第4节：tensorflow工程化实践.mp4
├─1_第3节：编码实训课.mp4
├─2_第2节：基于注意力的推荐模型.mp4
├─3_第1节：基于CNN和RNN计算词权重.mp4
(5)\4_Part04：高阶实战；目录中文件数:4个
├─0_第4节：基于多目标模型mmoe的电商场景排序应用（下）.mp4
├─1_第3节：基于多目标模型mmoe的电商场景排序应用（上）.mp4
├─2_第2节：基于DCN的广告场景在排序中的应用（下）.mp4
├─3_第1节：基于DCN的广告场景在排序中的应用（上）.mp4
(6)\part 01：深度之眼 推荐系统基础班课程 PDF；目录中文件数:10个
├─第一章 推荐系统概述.pdf
├─第七章 推荐系统的工程实现与评估.pdf
├─第三章 深度学习推荐算法(上).pdf
├─第三章 深度学习推荐算法(下).pdf
├─第二章 前深度学习推荐算法(下).pdf
├─第二章 前深度学习推荐算法（上）.pdf
├─第五章 多视角审视推荐系统.pdf
├─第八章 推荐系统的前沿实践.pdf
├─第六章 冷启动.pdf
├─第四章 Embedding技术.pdf
(7)\part 02：入门实战
├─第一节：推荐系统的整体架构.pdf
(8)\part 03：进阶实战
(9)\part 04：高阶实战
(10)\part 05：拓展实战
(11)\part 02：入门实战\第2，3节：基于matrixCF在召回和排序中的运用
├─project1.zip
├─第2，3节：基于matrixCF在召回和排序中的运用.pdf
(12)\part 03：进阶实战\第1，2节：基于FM在召回和排序中的运用
├─project2.zip
├─基于FM在召回和排序中的运用.pdf
(13)\part 03：进阶实战\第3，4节：基于深度学习在召回和排序中的运用
├─第3，4节：基于深度学习在召回和排序中的运用.pdf
(14)\part 04：高阶实战\第1，2节：基于DCN的广告场景在排序中的应用
├─基于DCN的广告场景在排序中的应用.pdf
(15)\part 04：高阶实战\第3，4节：基于多目标模型mmoe的电商场景排序应用
├─基于多目标模型mmoe的电商场景排序应用.pdf
(16)\part 05：拓展实战\1. 深度模型在招聘业务中的应用；目录中文件数:5个
├─1_基于CNN和RNN计算词权重.pdf
├─2_基于注意力的推荐模型.pdf
├─3_编码实训课.pdf
├─4_tensorflow工程化实践.pdf
├─招聘推荐代码.zip
(17)\part 05：拓展实战\2. 图算法在推荐业务中的应用；目录中文件数:6个
├─1_Graph Embedding之LINE.pdf
├─2_Graph Embedding之node2vec和SDNE.pdf
├─3_图卷积网络.pdf
├─4_推荐系统架构.pdf
├─5_MLflow.pdf
├─图推荐算法代码.zip
(18)\part 05：拓展实战\3. 搜索引擎的核心技术；目录中文件数:5个
├─1.倒排索引.pptx
├─2.正排索引.pptx
├─3.query解析&搜索排序.pptx
├─4.搜索服务.pptx
├─搜索引擎代码.zip
(19)\part 03：进阶实战\第3，4节：基于深度学习在召回和排序中的运用\project3
(20)\part 04：高阶实战\第1，2节：基于DCN的广告场景在排序中的应用\project4
(21)\part 04：高阶实战\第3，4节：基于多目标模型mmoe的电商场景排序应用\project5
(22)\part 03：进阶实战\第3，4节：基于深度学习在召回和排序中的运用\project3\code；目录中文件数:8个
├─base_layer.py
├─deepfm.py
├─double_tower.py
├─dssm.py
├─emb_recall.py
├─inference.py
├─recall.py
├─sort.py
(23)\part 03：进阶实战\第3，4节：基于深度学习在召回和排序中的运用\project3\data；目录中文件数:6个
├─index
├─item_feature.dat
├─recall.result
├─shop.dat
├─transform_data.py
├─user_feature.dat
(24)\part 03：进阶实战\第3，4节：基于深度学习在召回和排序中的运用\project3\tools
├─read_tfrecord.py
├─tes.py
(25)\part 04：高阶实战\第1，2节：基于DCN的广告场景在排序中的应用\project4\code；目录中文件数:4个
├─base_layer.py
├─dcn.py
├─feature_server.py
├─sort.py
(26)\part 04：高阶实战\第1，2节：基于DCN的广告场景在排序中的应用\project4\data；目录中文件数:7个
├─ad_feature.dat
├─gen_raw_data.py
├─index
├─test_sample.dat
├─train_sample.dat
├─transform_data.py
├─user_feature.dat
(27)\part 04：高阶实战\第1，2节：基于DCN的广告场景在排序中的应用\project4\tools
├─read_tfrecord.py
(28)\part 04：高阶实战\第3，4节：基于多目标模型mmoe的电商场景排序应用\project5\code；目录中文件数:3个
├─base_layer.py
├─mmoe.py
├─sort.py
(29)\part 04：高阶实战\第3，4节：基于多目标模型mmoe的电商场景排序应用\project5\data；目录中文件数:6个
├─170
├─170.hash
├─180
├─180.hash
├─index
├─transform_data.py
(30)\part 04：高阶实战\第3，4节：基于多目标模型mmoe的电商场景排序应用\project5\model
(31)\part 04：高阶实战\第3，4节：基于多目标模型mmoe的电商场景排序应用\project5\tools
├─read_tfrecord.py
(32)\part 03：进阶实战\第3，4节：基于深度学习在召回和排序中的运用\project3\code\__pycache__；目录中文件数:6个
├─base_layer.cpython-39.pyc
├─deepfm.cpython-39.pyc
├─double_tower.cpython-39.pyc
├─dssm.cpython-39.pyc
├─fm.cpython-39.pyc
├─matrixcf.cpython-39.pyc
(33)\part 04：高阶实战\第1，2节：基于DCN的广告场景在排序中的应用\project4\code\__pycache__
├─base_layer.cpython-39.pyc
├─dcn.cpython-39.pyc
(34)\part 04：高阶实战\第1，2节：基于DCN的广告场景在排序中的应用\project4\data\test
├─test_sample.dat.tfrecord
(35)\part 04：高阶实战\第1，2节：基于DCN的广告场景在排序中的应用\project4\data\train
├─train_sample.dat.tfrecord
(36)\part 04：高阶实战\第3，4节：基于多目标模型mmoe的电商场景排序应用\project5\code\__pycache__
├─base_layer.cpython-39.pyc
├─dcn.cpython-39.pyc
(37)\part 04：高阶实战\第3，4节：基于多目标模型mmoe的电商场景排序应用\project5\data\test
├─180.tfrecord
(38)\part 04：高阶实战\第3，4节：基于多目标模型mmoe的电商场景排序应用\project5\data\train
├─170.tfrecord
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