与2020第一期区别:
1. 相比第1期，重新设计了3个前沿的实战项目
2. 更注重工业界实战，分享最佳实践经验
3. 增加了案例作业，让学员有更多机会巩固内容
贪心-推荐系统工程师培养计划第二期课程介绍:
通过一门课让你掌握所有跟推荐相关的技术!一个好的推荐系统工程师除了算法，还会接触工程、产品、设计等各个团队，只有大家密切配合才能设计开发出一套有商业价值、用户体验好的推荐系统。通过本课程你将能掌握每一个核心技术点、学完之后在技术上可满足绝大部分推荐系统岗位的要求,深入理解每一个技术背后的算法细节和全部推导过程,通过大量案例的实战，达到学以致用的目的，并学习工业界一线的经验,紧跟技术的发展、走在时代的前沿!
课程目录:
/ – 推荐系统工程师2期 2021[21.5G] ┣━━01.视频 [21.4G] ┃ ┣━━第1周 机器学习基础 [360.4M] ┃ ┃ ┣━━20210312Lecture1机器学习基础-1.vep [52.5M] ┃ ┃ ┣━━20210312Lecture1机器学习基础-2.vep [55.2M] ┃ ┃ ┣━━20210312Lecture1机器学习基础-3.vep [64.3M] ┃ ┃ ┣━━20210319Review1机器学习基础-1.vep [58.7M] ┃ ┃ ┣━━20210319Review1机器学习基础-2.vep [66.3M] ┃ ┃ ┗━━20210319Review1机器学习基础-3.vep [63.4M] ┃ ┣━━第2周 推荐系统基础 [2.5G] ┃ ┃ ┣━━lecture [1.9G] ┃ ┃ ┃ ┣━━20210314Lecture2推荐系统基础-1-.vep [442.9M] ┃ ┃ ┃ ┣━━20210314Lecture2推荐系统基础-2-.vep [327.5M] ┃ ┃ ┃ ┣━━20210314Lecture2推荐系统基础-3-.vep [646.8M] ┃ ┃ ┃ ┗━━20210314Lecture2推荐系统基础-4-.vep [525.8M] ┃ ┃ ┗━━review [579.8M] ┃ ┃ ┣━━20210314Review2推荐系统基础-1-.vep [352.4M] ┃ ┃ ┗━━20210314Review2推荐系统基础-2-.vep [227.3M] ┃ ┣━━第3周 内容画像 [1.5G] ┃ ┃ ┣━━20210328 Lecture3 内容画像-1-.vep [548.4M] ┃ ┃ ┣━━20210328 Lecture3 内容画像-2-.vep [450M] ┃ ┃ ┣━━20210328Review3内容画像-1.vep [81M] ┃ ┃ ┗━━20210328Review3内容画像-2.vep [422M] ┃ ┣━━第4周 用户画像 [827.3M] ┃ ┃ ┣━━20210404Lecture4用户画像-1.vep [234.3M] ┃ ┃ ┣━━20210404Lecture4用户画像-2.vep [246.5M] ┃ ┃ ┣━━20210404Review4用户画像-1.vep [156.3M] ┃ ┃ ┗━━20210404Review4用户画像-2.vep [190.1M] ┃ ┣━━第5周 传统match方法 [332M] ┃ ┃ ┣━━20210411Lecture5传统match方法-1.vep [66.8M] ┃ ┃ ┣━━20210411Lecture5传统match方法-2.vep [87.5M] ┃ ┃ ┣━━20210411Review5传统match方法-1.vep [84.9M] ┃ ┃ ┗━━20210411Review5传统match方法-2.vep [92.8M] ┃ ┣━━第6周 深度match方法 [2.8G] ┃ ┃ ┣━━lecture [2.1G] ┃ ┃ ┃ ┣━━20210418Lecture6深度match方法-1.vep [337.5M] ┃ ┃ ┃ ┣━━20210418Lecture6深度match方法-2.vep [507.4M] ┃ ┃ ┃ ┣━━20210418Lecture6深度match方法-3.vep [603.1M] ┃ ┃ ┃ ┗━━20210418Lecture6深度match方法-4.vep [665.7M] ┃ ┃ ┗━━review [720.7M] ┃ ┃ ┣━━20210424Review6深度match方法-1.vep [386M] ┃ ┃ ┗━━20210424Review6深度match方法-2.vep [334.7M] ┃ ┣━━第7周 Graph Embedding大家族与用户行为构建图 [1.3G] ┃ ┃ ┗━━lecture [1.3G] ┃ ┃ ┣━━20210424 Lecture7 Graph Embedding大家族与用户行为构建图-1.vep [491.9M] ┃ ┃ ┣━━20210424 Lecture7 Graph Embedding大家族与用户行为构建图-2.vep [266.7M] ┃ ┃ ┣━━20210424 Lecture7 Graph Embedding大家族与用户行为构建图-3.vep [267.9M] ┃ ┃ ┗━━20210424 Lecture7 Graph Embedding大家族与用户行为构建图-4.vep [355.1M] ┃ ┣━━第8周 入side info信息的图推荐、图神经网络、采样与热度打压 [2.5G] ┃ ┃ ┣━━lecture [1.2G] ┃ ┃ ┃ ┣━━入sideinfo信息的图推荐、图神经网络、采样与热度打压-1.vep [255.1M] ┃ ┃ ┃ ┣━━入sideinfo信息的图推荐、图神经网络、采样与热度打压-2.vep [316.3M] ┃ ┃ ┃ ┣━━入sideinfo信息的图推荐、图神经网络、采样与热度打压-3.vep [329.2M] ┃ ┃ ┃ ┗━━入sideinfo信息的图推荐、图神经网络、采样与热度打压-4.vep [323.8M] ┃ ┃ ┗━━review [1.3G] ┃ ┃ ┣━━入sideinfo信息的图推荐图神经网络采样与热度打压-1.vep [605.1M] ┃ ┃ ┗━━入sideinfo信息的图推荐图神经网络采样与热度打压-2.vep [721.2M] ┃ ┗━━第9周 Lecture 经典Ranking模型方法 [2G] ┃ ┣━━lecture [1.4G] ┃ ┃ ┣━━Lectur经典Ranking模型方法-2.vep [334.1M] ┃ ┃ ┣━━Lecture经典Ranking模型方法-1.vep [359.2M] ┃ ┃ ┣━━Lecture经典Ranking模型方法-3.vep [400.3M] ┃ ┃ ┗━━Lecture经典Ranking模型方法-4.vep [326M] ┃ ┗━━review [599.9M] ┃ ┣━━Review经典Ranking模型方法-1.vep [261.8M] ┃ ┗━━Review经典Ranking模型方法-2.vep [338.1M] ┃ ┣━━第10周 深度Ranking模型与工业采样技巧 [1.6G] ┃ ┃ ┣━━Lecture10深度Ranking模型与工业采样技巧-1.vep [221.4M] ┃ ┃ ┣━━Lecture10深度Ranking模型与工业采样技巧-2.vep [283.7M] ┃ ┃ ┣━━Lecture10深度Ranking模型与工业采样技巧-3.vep [367.9M] ┃ ┃ ┣━━Lecture10深度Ranking模型与工业采样技巧-4.vep [324.5M] ┃ ┃ ┣━━Review10深度Ranking模型与工业采样技巧-1.vep [212M] ┃ ┃ ┗━━Review10深度Ranking模型与工业采样技巧-2.vep [236.5M] ┃ ┣━━第11周 重排序与多目标学习 [1.1G] ┃ ┃ ┣━━重排序与多目标学习-1.vep [111.5M] ┃ ┃ ┣━━重排序与多目标学习-2.vep [203.5M] ┃ ┃ ┣━━重排序与多目标学习-3.vep [179.9M] ┃ ┃ ┣━━重排序与多目标学习-4.vep [231.1M] ┃ ┃ ┣━━重排序与多目标学习-5.vep [145.9M] ┃ ┃ ┗━━重排序与多目标学习-6.vep [217.9M] ┃ ┣━━第12周 工业界新闻推荐系统中的冷启动部分 [2.6G] ┃ ┃ ┣━━工业界新闻推荐系统中的冷启动部分-1.vep [835.6M] ┃ ┃ ┣━━工业界新闻推荐系统中的冷启动部分-2.vep [772.5M] ┃ ┃ ┣━━工业界新闻推荐系统中的冷启动部分-3.vep [577.3M] ┃ ┃ ┗━━工业界新闻推荐系统中的冷启动部分-4.vep [506M] ┃ ┣━━第13周 热点文章实时召回策略 [1.1G] ┃ ┃ ┣━━Lecture 热点文章实时召回策略-1.vep [337M] ┃ ┃ ┣━━Lecture 热点文章实时召回策略-2.vep [494.4M] ┃ ┃ ┣━━review热点文章实时召回策略-1.vep [68.9M] ┃ ┃ ┣━━review热点文章实时召回策略-2.vep [101M] ┃ ┃ ┣━━review热点文章实时召回策略-3.vep [52.8M] ┃ ┃ ┗━━review热点文章实时召回策略-4.vep [65.7M] ┃ ┣━━第14周 强化学习与推荐系统、AutoML与推荐系统 [1G] ┃ ┃ ┣━━Lecture14强化学习与推荐系统AutoML与推荐系统-1.vep [56.2M] ┃ ┃ ┣━━Lecture14强化学习与推荐系统AutoML与推荐系统-2.vep [194.6M] ┃ ┃ ┣━━Lecture14强化学习与推荐系统AutoML与推荐系统-3.vep [57M] ┃ ┃ ┣━━Lecture14强化学习与推荐系统AutoML与推荐系统-4.vep [72.2M] ┃ ┃ ┣━━Lecture14强化学习与推荐系统AutoML与推荐系统-5.vep [59.7M] ┃ ┃ ┣━━Review14 强化学习与推荐系统AutoML与推荐系统-2_enc.vep [309.7M] ┃ ┃ ┗━━Review14强化学习与推荐系统AutoML与推荐系统-1.vep [298.5M] ┣━━00.资料.zip [79.1M] ┗━━vep加密播放说明.txt [204B]
