极客时间出品的专栏课《深度学习推荐系统实战》作者王喆，新客首单到手价68元，现免费分享。
课程介绍
深度学习在推荐系统的应用与价值
深度学习如今已成为驱动推荐、广告、搜索业务的核心动力。诸如天猫双十一惊人的成交量、抖音飞速增长的用户日活数据，背后都离不开深度学习技术的强大支持。正因如此，深度学习方向的推荐算法工程师成为了热门的职业选择，吸引了众多工程师的关注和追捧。然而，随着人才竞争的不断加剧和知识的迅速迭代，仅凭传统的协同过滤、矩阵分解等方法已无法满足当今推荐系统的需求。
深度学习推荐系统课程模块设计
王喆老师根据多年的实践经验，精心设计了深度学习推荐系统的课程模块。课程共分为六个部分，从基础架构到前沿拓展，全面覆盖推荐系统的核心知识点。在“基础架构篇”中，学员将建立起深度学习推荐系统的宏观知识架构；在“特征工程篇”中，将深入探讨特征处理技术和Embedding技术的应用；在“线上服务篇”中，学员将学习如何搭建一个完整的推荐服务器；在“推荐模型篇”中，将重点介绍深度学习模型在推荐系统中的应用；在“效果评估篇”中，将学习如何建立有效的评估体系；最后，在“前沿拓展篇”中，将追踪业界最新的推荐系统方案和发展趋势。
实战与理论并重，助力学员成长
王喆老师的课程不仅注重理论知识的传授，更强调实战能力的培养。在每个模块中，学员都将有机会亲自动手实践，从0开始搭建一个“工业级”的深度学习推荐系统。这种实战与理论并重的教学方式，将帮助学员快速掌握深度学习推荐系统的核心技术，并具备在实际项目中应用这些技术的能力。通过这门课程的学习，学员将能够加深对深度学习模型的理解，提升对大数据平台的熟悉程度，培养与业务相结合的技术直觉，从而提高整体的技术格局和竞争力。
课程目录
│ ├── 开篇词｜从0开始搭建一个深度学习推荐系统.m4a
│ └── 开篇词｜从0开始搭建一个深度学习推荐系统.pdf
├── 02-基础架构篇 (3讲)
│ ├── 01｜深度学习推荐系统的经典技术架构长啥样？.html
│ ├── 01｜深度学习推荐系统的经典技术架构长啥样？.m4a
│ ├── 01｜深度学习推荐系统的经典技术架构长啥样？.pdf
│ ├── 02｜SparrowRecSys：我们要实现什么样的推荐系统？.html
│ ├── 02｜SparrowRecSys：我们要实现什么样的推荐系统？.m4a
│ ├── 02｜SparrowRecSys：我们要实现什么样的推荐系统？.pdf
│ ├── 03｜深度学习基础：你打牢深度学习知识的地基了吗？.html
│ ├── 03｜深度学习基础：你打牢深度学习知识的地基了吗？.m4a
│ └── 03｜深度学习基础：你打牢深度学习知识的地基了吗？.pdf
├── 03-国庆策划 (2讲)
│ ├── 国庆策划丨关于深度学习推荐系统，我有这些资料想推荐给你.html
│ ├── 国庆策划丨关于深度学习推荐系统，我有这些资料想推荐给你.m4a
│ ├── 国庆策划丨关于深度学习推荐系统，我有这些资料想推荐给你.pdf
│ ├── 国庆策划丨深度学习推荐系统基础，你掌握了多少？.html
│ ├── 国庆策划丨深度学习推荐系统基础，你掌握了多少？.m4a
│ └── 国庆策划丨深度学习推荐系统基础，你掌握了多少？.pdf
├── 04-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？.html
│ ├── 04｜特征工程：推荐系统有哪些可供利用的特征？.m4a
│ ├── 04｜特征工程：推荐系统有哪些可供利用的特征？.pdf
│ ├── 05｜特征处理：如何利用Spark解决特征处理问题？.html
│ ├── 05｜特征处理：如何利用Spark解决特征处理问题？.m4a
│ ├── 05｜特征处理：如何利用Spark解决特征处理问题？.pdf
│ ├── 06｜Embedding：所有人都在谈的Embedding技术到底是什么？.html
│ ├── 06｜Embedding：所有人都在谈的Embedding技术到底是什么？.m4a
│ ├── 06｜Embedding：所有人都在谈的Embedding技术到底是什么？.pdf
│ ├── 07｜Embedding进阶：如何利用图结构数据生成GraphEmbedding？.html
│ ├── 07｜Embedding进阶：如何利用图结构数据生成GraphEmbedding？.m4a
│ ├── 07｜Embedding进阶：如何利用图结构数据生成GraphEmbedding？.pdf
│ ├── 08｜Embedding实战：如何使用Spark生成Item2vec和GraphEmbedding？.html
│ ├── 08｜Embedding实战：如何使用Spark生成Item2vec和GraphEmbedding？.m4a
│ ├── 08｜Embedding实战：如何使用Spark生成Item2vec和GraphEmbedding？.pdf
│ ├── 答疑丨基础架构篇+特征工程篇常见问题解答.html
│ ├── 答疑丨基础架构篇+特征工程篇常见问题解答.m4a
│ └── 答疑丨基础架构篇+特征工程篇常见问题解答.pdf
├── 05-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？.html
│ ├── 09｜线上服务：如何在线上提供高并发的推荐服务？.m4a
│ ├── 09｜线上服务：如何在线上提供高并发的推荐服务？.pdf
│ ├── 10｜存储模块：如何用Redis解决推荐系统特征的存储问题？.html
│ ├── 10｜存储模块：如何用Redis解决推荐系统特征的存储问题？.m4a
│ ├── 10｜存储模块：如何用Redis解决推荐系统特征的存储问题？.pdf
│ ├── 11｜召回层：如何快速又准确地筛选掉不相关物品？.html
│ ├── 11｜召回层：如何快速又准确地筛选掉不相关物品？.m4a
│ ├── 11｜召回层：如何快速又准确地筛选掉不相关物品？.pdf
│ ├── 12丨 局部敏感哈希：如何在常数时间内搜索Embedding最近邻？.html
│ ├── 12丨 局部敏感哈希：如何在常数时间内搜索Embedding最近邻？.m4a
│ ├── 12丨 局部敏感哈希：如何在常数时间内搜索Embedding最近邻？.pdf
│ ├── 13丨 模型服务：怎样把你的离线模型部署到线上？.html
│ ├── 13丨 模型服务：怎样把你的离线模型部署到线上？.m4a
│ ├── 13丨 模型服务：怎样把你的离线模型部署到线上？.pdf
│ ├── 14丨 融会贯通：SparrowRecSys中的电影相似推荐功能是如何实现的？.html
│ ├── 14丨 融会贯通：SparrowRecSys中的电影相似推荐功能是如何实现的？.m4a
│ ├── 14丨 融会贯通：SparrowRecSys中的电影相似推荐功能是如何实现的？.pdf
│ ├── 答疑丨 线上服务篇留言问题详解.html
│ ├── 答疑丨 线上服务篇留言问题详解.m4a
│ └── 答疑丨 线上服务篇留言问题详解.pdf
├── 06-推荐模型篇 (12讲)
│ ├── 15丨 协同过滤：最经典的推荐模型，我们应该掌握什么？.html
│ ├── 15丨 协同过滤：最经典的推荐模型，我们应该掌握什么？.m4a
│ ├── 15丨 协同过滤：最经典的推荐模型，我们应该掌握什么？.pdf
│ ├── 16丨 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？.html
│ ├── 16丨 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？.m4a
│ ├── 16丨 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？.pdf
│ ├── 17丨Embedding+MLP：如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型？.m4a
│ ├── 17 _ Embedding+MLP：如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型？.html
│ ├── 17 _ Embedding+MLP：如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型？.pdf
│ ├── 18丨Wide&Deep：怎样让你的模型既有想象力又有记忆力？.m4a
│ ├── 18｜Wide&Deep：怎样让你的模型既有想象力又有记忆力？.html
│ ├── 18｜Wide&Deep：怎样让你的模型既有想象力又有记忆力？.pdf
│ ├── 19丨NeuralCF：如何用深度学习改造协同过滤？.m4a
│ ├── 19｜NeuralCF：如何用深度学习改造协同过滤？.html
│ ├── 19｜NeuralCF：如何用深度学习改造协同过滤？.pdf
│ ├── 20丨DeepFM：如何让你的模型更好地处理特征交叉？.m4a
│ ├── 20 _ DeepFM：如何让你的模型更好地处理特征交叉？.html
│ ├── 20 _ DeepFM：如何让你的模型更好地处理特征交叉？.pdf
│ ├── 21丨注意力机制、兴趣演化：推荐系统如何抓住用户的心？.m4a
│ ├── 21｜注意力机制、兴趣演化：推荐系统如何抓住用户的心？.html
│ ├── 21｜注意力机制、兴趣演化：推荐系统如何抓住用户的心？.pdf
│ ├── 22丨强化学习：让推荐系统像智能机器人一样自主学习.m4a
│ ├── 22｜强化学习：让推荐系统像智能机器人一样自主学习.html
│ ├── 22｜强化学习：让推荐系统像智能机器人一样自主学习.pdf
│ ├── 23丨实战：如何用深度学习模型实现SparrowRecSys的个性化推荐功能？.m4a
│ ├── 23｜ 实战：如何用深度学习模型实现Sparrow RecSys的个性化推荐功能？.html
│ ├── 23｜ 实战：如何用深度学习模型实现Sparrow RecSys的个性化推荐功能？.pdf
│ ├── 模型实战准备（二）丨模型特征、训练样本的处理.m4a
│ ├── 模型实战准备（二） _ 模型特征、训练样本的处理.html
│ ├── 模型实战准备（二） _ 模型特征、训练样本的处理.pdf
│ ├── 模型实战准备（一）丨 TensorFlow入门和环境配置.html
│ ├── 模型实战准备（一）丨 TensorFlow入门和环境配置.m4a
│ ├── 模型实战准备（一）丨 TensorFlow入门和环境配置.pdf
│ ├── 特别加餐丨“银弹”不可靠，最优的模型结构该怎么找？.m4a
│ ├── 特别加餐 _ “银弹”不可靠，最优的模型结构该怎么找？.html
│ └── 特别加餐 _ “银弹”不可靠，最优的模型结构该怎么找？.pdf
├── 07-模型评估篇 (5讲)
│ ├── 24丨离线评估：常用的推荐系统离线评估方法有哪些？.html
│ ├── 24丨离线评估：常用的推荐系统离线评估方法有哪些？.m4a
│ ├── 24丨离线评估：常用的推荐系统离线评估方法有哪些？.pdf
│ ├── 25丨评估指标：我们可以用哪些指标来衡量模型的好坏？.html
│ ├── 25丨评估指标：我们可以用哪些指标来衡量模型的好坏？.m4a
│ ├── 25丨评估指标：我们可以用哪些指标来衡量模型的好坏？.pdf
│ ├── 26丨在线测试：如何在推荐服务器内部实现AB测试？.html
│ ├── 26丨在线测试：如何在推荐服务器内部实现AB测试？.m4a
│ ├── 26丨在线测试：如何在推荐服务器内部实现AB测试？.pdf
│ ├── 27丨评估体系：如何解决AB测试资源紧张的窘境？.html
│ ├── 27丨评估体系：如何解决AB测试资源紧张的窘境？.m4a
│ ├── 27丨评估体系：如何解决AB测试资源紧张的窘境？.pdf
│ ├── 特别加餐丨TensorFlow的模型离线评估实践怎么做？.html
│ ├── 特别加餐丨TensorFlow的模型离线评估实践怎么做？.m4a
│ └── 特别加餐丨TensorFlow的模型离线评估实践怎么做？.pdf
├── 08-前沿拓展篇 (6讲)
│ ├── 28丨业界经典：YouTube深度学习推荐系统的经典架构长什么样？.html
│ ├── 28丨业界经典：YouTube深度学习推荐系统的经典架构长什么样？.m4a
│ ├── 28丨业界经典：YouTube深度学习推荐系统的经典架构长什么样？.pdf
│ ├── 29丨图神经网络：Pinterest是如何应用图神经网络的？.html
│ ├── 29丨图神经网络：Pinterest是如何应用图神经网络的？.m4a
│ ├── 29丨图神经网络：Pinterest是如何应用图神经网络的？.pdf
│ ├── 30丨流处理平台：Flink是如何快速识别用户兴趣，实现实时推荐的？.html
│ ├── 30丨流处理平台：Flink是如何快速识别用户兴趣，实现实时推荐的？.m4a
│ ├── 30丨流处理平台：Flink是如何快速识别用户兴趣，实现实时推荐的？.pdf
│ ├── 31丨模型迭代：阿里巴巴是如何迭代更新推荐模型的？.html
│ ├── 31丨模型迭代：阿里巴巴是如何迭代更新推荐模型的？.m4a
│ ├── 31丨模型迭代：阿里巴巴是如何迭代更新推荐模型的？.pdf
│ ├── 32丨强化学习案例：美团是如何在推荐系统中落地强化学习的？.html
│ ├── 32丨强化学习案例：美团是如何在推荐系统中落地强化学习的？.m4a
│ ├── 32丨强化学习案例：美团是如何在推荐系统中落地强化学习的？.pdf
│ ├── 33丨技术权衡：解决方案这么多，哪个最合适？.html
│ ├── 33丨技术权衡：解决方案这么多，哪个最合适？.m4a
│ └── 33丨技术权衡：解决方案这么多，哪个最合适？.pdf
└── 09-结束语 (2讲)
├── 34丨结束语丨深度学习时代需要什么样的推荐工程师？.html
├── 34丨结束语丨深度学习时代需要什么样的推荐工程师？.m4a
├── 34丨结束语丨深度学习时代需要什么样的推荐工程师？.pdf
├── 35丨期末考试丨“深度学习推荐系统”100分试卷等你来挑战！.html
└── 35丨期末考试丨“深度学习推荐系统”100分试卷等你来挑战！.pdf
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以上就是极客时间王喆老师的专栏课《深度学习推荐系统实战》的详细介绍了。
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