15周掌握深度学习推荐系统：从基础到企业级项目实战

 1. 为什么推荐系统工程师成为AI领域热门岗位   
推荐系统作为人工智能商业化最成功的应用之一，已渗透到电商、内容平台、社交网络等各个领域。据统计，头部互联网企业推荐系统贡献30%以上的商业价值，掌握推荐算法与工程实现能力的技术人才薪资普遍高于行业平均水平30%。本课程通过企业级项目驱动的教学模式，系统讲解从传统协同过滤到深度学习的完整技术栈。 

 2. 课程三大核心教学优势解析   
实战导向的课程设计：15周训练营包含6大企业级项目案例，覆盖新闻推荐、电商推荐等典型场景，所有代码均提供可运行的源码课件。   

深度与广度兼顾的知识体系：从机器学习基础（逻辑回归/神经网络）到前沿技术（GraphEmbedding/强化学习推荐），形成完整的技术闭环。   

工业级工程经验传授：特别包含Redis搭建、实时召回策略等工程实践内容，解决学术界与工业界的落地鸿沟问题。 

 3. 课程内容模块深度拆解   
基础构建阶段（Week1-4）：   

- 机器学习核心算法（梯度下降/优化算法）   

- 用户画像与内容画像的NLP构建技术   

- 推荐系统基础架构与协同过滤实现   

进阶实战阶段（Week5-10）：   

- 传统/深度Match方法对比实践   

- 经典Ranking模型与CTR预估   

- GraphEmbedding在推荐系统的创新应用   

高阶专题阶段（Week11-15）：   

- 多目标学习与重排序策略   

- 热点内容实时召回工程实现   

- 项目部署与面试专项指导   

 4. 适合哪些学习者提升竞争力   
本课程适合有一定Python基础的开发者进阶，尤其适合：   

- 希望转型推荐系统方向的算法工程师   

- 从事用户增长/策略产品需要理解推荐逻辑的从业者   

- 计算机相关专业研究生欲提升工业级项目经验   

 5. 课程独特的项目实战价值   
通过新闻推荐系统完整项目闭环，学员将掌握：   

- 基于用户行为的实时特征工程处理   

- 多兴趣召回与排序的联合优化方案   

- 推荐系统AB测试与效果评估体系   

课程最后提供项目部署指南与技术面试题库，帮助学习者构建完整的知识应用能力。

资源目录列表：

├─推荐系统训练营-推荐系统工程师 - 带源码课件
│  ├─Week 1：机器学习基础
│  │  ├─1.1 课程安排与项目介绍
│  │  │  ├─1.开篇介绍.mp4
│  │  │  ├─2.课程概览.mp4
│  │  │  ├─3.老师介绍.mp4
│  │  │  ├─4.逻辑回归与梯度下降-1.mp4
│  │  │  ├─5.逻辑回归与梯度下降-2.mp4
│  │  │  ├─6.逻辑回归与梯度下降-3.mp4
│  │  │  ├─7.神经网络.mp4
│  │  │  ├─8.正规化.mp4
│  │  │  ├─9.常用优化算法.mp4
│  │  ├─1.2 课程辅助内容
│  │  │  ├─1.指数分布.mp4
│  │  │  ├─2.广义线性模型.mp4
│  │  │  ├─3.贝叶斯估计与频率派估计.mp4
│  ├─Week 2：推荐系统基础
│  │  ├─Week 2-2.1推荐系统基础
│  │  │  ├─1.推荐架构与协同.mp4
│  │  │  ├─2.推荐架构与协同.mp4
│  │  │  ├─3.推荐架构与协同.mp4
│  │  │  ├─4.推荐架构与协同.mp4
│  │  │  ├─5.推荐架构与协同.mp4
│  │  │  ├─6.推荐架构与协同.mp4
│  │  ├─Week 2-2.2 课程辅助内容
│  │  │  ├─1.不同类别协同的实现与工程技巧.mp4
│  │  │  ├─2.不同类别协同的实现与工程技巧.mp4
│  ├─Week 3：内容画像与用户画像
│  │  ├─3.1内容画像与用户画像
│  │  │  ├─1.nlp技术内容画像的抽取.mp4
│  │  │  ├─2.nlp技术内容画像的抽取.mp4
│  │  │  ├─3.nlp技术内容画像的抽取.mp4
│  │  │  ├─4.nlp技术内容画像的抽取.mp4
│  │  │  ├─5.nlp技术内容画像的抽取.mp4
│  │  ├─3.2 课程辅助内容
│  │  │  ├─1.内容画像的抽取、构建实战1.mp4
│  │  │  ├─2.内容画像的抽取、构建实战1.mp4
│  │  │  ├─3.内容画像的抽取、构建实战1.mp4
│  ├─Week 4：用户画 Week
│  │  ├─4.1用户画像
│  │  │  ├─1.用户画像与内容画像的关系、用途.mp4
│  │  │  ├─2.用户画像与内容画像的关系、用途.mp4
│  │  │  ├─3.用户画像与内容画像的关系、用途.mp4
│  │  │  ├─4.用户画像与内容画像的关系、用途.mp4
│  │  ├─4.2 课程辅助内容
│  │  │  ├─1.Redis的搭建与使用.mp4
│  │  │  ├─2.Redis的搭建与使用.mp4
│  ├─Week 5：传统match方法
│  │  ├─第 5 章：Week 5-5.1传统match方法
│  │  │  ├─1.传统match方法.mp4
│  │  │  ├─2.传统match方法.mp4
│  │  │  ├─3.传统match方法.mp4
│  │  │  ├─4.传统match方法.mp4
│  │  ├─第 5 章：Week 5-5.2 课程辅助内容
│  │  │  ├─1.NCF、GMF的实现.mp4
│  │  │  ├─2.NCF、GMF的实现.mp4
│  ├─Week 6：深度match方法
│  │  ├─Week 6-6.1深度match方法
│  │  │  ├─1.深度match方法.mp4
│  │  │  ├─2.深度match方法.mp4
│  │  │  ├─3.深度match方法.mp4
│  │  │  ├─4.深度match方法.mp4
│  │  ├─Week 6-6.2 课程辅助内容
│  │  │  ├─1.f深度match方法.mp4
│  │  │  ├─2.f深度match方法.mp4
│  ├─Week 7：经典Ranking方法
│  │  ├─ctr预估初探1.mp4
│  │  ├─ctr预估初探2.mp4
│  │  ├─ctr预估初探3.mp4
│  │  ├─ctr预估初探4.mp4
│  │  ├─ctr预估初探5.mp4
│  │  ├─ctr预估初探6.mp4
│  ├─Week 8： GraphEmbedding 大家族与用户行为构建
│  │  ├─辅助内容.mp4
│  │  ├─lecture1-1.mp4
│  │  ├─lecture1-2.mp4
│  │  ├─lecture1-3.mp4
│  │  ├─lecture1-4.mp4
│  │  ├─lecture1-5.mp4
│  ├─Week 9：引入sideinfo信息的图推荐、基于推理的图推荐
│  │  ├─辅助内容.mp4
│  │  ├─lecture1.mp4
│  │  ├─lecture2.mp4
│  │  ├─lecture3.mp4
│  ├─Week 10：深度Ranking模型等多个文件
│  │  ├─Week 10;深度Ranking模型
│  │  │  ├─课程辅助内容1.mp4
│  │  │  ├─课程辅助内容2.mp4
│  │  │  ├─课程辅助内容3.mp4
│  │  │  ├─lecture1.mp4
│  │  │  ├─lecture2.mp4
│  │  │  ├─lecture3.mp4
│  │  │  ├─lecture4.mp4
│  ├─Week 11：重排序与多目标学习
│  │  ├─lecture
│  │  │  ├─lecture 工业界新闻推荐系统中的冷启动-1.mp4
│  │  │  ├─lecture 工业界新闻推荐系统中的冷启动-2.mp4
│  │  │  ├─lecture 工业界新闻推荐系统中的冷启动-3.mp4
│  │  │  ├─lecture 工业界新闻推荐系统中的冷启动-4.mp4
│  │  │  ├─lecture 工业界新闻推荐系统中的冷启动-5.mp4
│  │  ├─review
│  │  │  ├─Review-1.mp4
│  │  │  ├─Review-2.mp4
│  ├─Week 12：热点文章实时召回
│  │  ├─热点文章实时召回策略-1(204238).mp4
│  │  ├─热点文章实时召回策略-2(204238).mp4
│  │  ├─热点文章实时召回策略-3(204238).mp4
│  │  ├─热点文章实时召回策略-4(204238).mp4
│  │  ├─热点文章实时召回策略-5(204238).mp4
│  ├─Week 13：多目标与用户多兴趣
│  │  ├─多目标与用户多兴趣-1.mp4
│  │  ├─多目标与用户多兴趣-2.mp4
│  │  ├─多目标与用户多兴趣-3.mp4
│  │  ├─多目标与用户多兴趣-4.mp4
│  │  ├─多目标与用户多兴趣-5.mp4
│  ├─Week 14：强化学习与推荐系统
│  │  ├─强化学习与推荐系统-1.mp4
│  │  ├─强化学习与推荐系统-2.mp4
│  │  ├─强化学习与推荐系统-3.mp4
│  │  ├─强化学习与推荐系统-4.mp4
│  ├─Week 15：项目总结、部署
│  │  ├─项目总结、部署以及职业规划、面试指导1.mp4
│  │  ├─项目总结、部署以及职业规划、面试指导2.mp4
│  │  ├─项目总结、部署以及职业规划、面试指导3.mp4
│  ├─资料