【面向工業(yè)界】推薦算法工程師培養(yǎng)計劃

由于近些年深度學習技術(shù)的飛速發(fā)展，大力加速推動了AI在互聯(lián)網(wǎng)以及傳統(tǒng)各個行業(yè)的商業(yè)化落地，其中，推薦系統(tǒng)、計算廣告等領(lǐng)域彰顯的尤為明顯。由于推薦系統(tǒng)與提升用戶量以及商業(yè)化變現(xiàn)有著密不可分的聯(lián)系，各大公司都放出了眾多推薦系統(tǒng)相關(guān)職位，且薪水不菲，目前發(fā)展勢頭很猛。?但是，這里存在幾個問題，很多欲從事推薦系統(tǒng)的同學大多數(shù)學習的方式是自學，1、往往是學了很多的推薦算法模型，了解些推薦里常用的算法，如：協(xié)同過濾、FM、deepFM等，但是卻不清楚這些模型在工業(yè)界推薦系統(tǒng)中是如何串聯(lián)、如何配合、有哪些坑，哪些trick的，導致無論面試還是真正去業(yè)界做推薦系統(tǒng)，都會被推薦領(lǐng)域的”老槍老炮“們一眼識別出小白屬性。2、對于算法原理理解不深刻，這就會導致實際應用時不能很好地將模型的性能發(fā)揮出來，另外面試時對于大廠面試官的刨根問底，只能是眼睜睜的丟掉offer。?CF、FM、DSSM、DeepFM等這些推薦業(yè)界明星模型，你真的清楚他們的內(nèi)部運行原理以及使用場景嗎，邏輯回歸為什么用sigmoid函數(shù)？有確切的理論推導嗎？FM模型與SVM有什么相似之處嗎？FM固然可以用作為打分模型，但它可以用來做matching嗎，如果可以，如何做？item2Vec模型在業(yè)界是如何緩解冷啟動的問題的？雙塔模型優(yōu)勢在哪？深度模型到底是如何做matching的，是離線計算好結(jié)果還是實時的對網(wǎng)絡進行前向計算？DeepFM具體實現(xiàn)時，wide端和deep端的優(yōu)化方式是一樣的嗎？基于Graph的推薦方法在業(yè)界的應用目前是怎樣的？基于上述的目的，貪心學院一直堅持跑在技術(shù)的最前線，幫助大家不斷地成長。

為什么選擇貪心學院的推薦系統(tǒng)訓練營？
首先，全網(wǎng)不可能找得到另外一門系統(tǒng)性的訓練營具備如此的深度和廣度，所以從內(nèi)容的角度來講是非常稀缺的內(nèi)容。
其次，即便網(wǎng)絡上的資源非常多，學習是需要成本的，而且越有深度的內(nèi)容越難找到好的學習資源。如果一門課程幫助你清晰地梳理知識體系，而且把有深度的知識點脈絡講清楚，這就是節(jié)省最大的成本。
另外，作為一家專注在AI領(lǐng)域的教育科技公司，教研團隊的實力在同行業(yè)可以算是非常頂尖的，這里不乏頂會的最佳論文作者、美國微軟總部推薦系統(tǒng)負責人等大咖。

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