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Recommender Systems 专项课程
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Recommender Systems 专项课程

Build Advanced Recommender Systems with AI & ML. Build filtering systems, apply RNNs and LSTMs, and create real-world recommendation engines.

包含在 Coursera Plus

深入学习学科知识
中级 等级

推荐体验

4 周 完成
在 10 小时 一周
灵活的计划
自行安排学习进度
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您将学到什么

  • Gain proficiency in building content-based and collaborative filtering recommender systems with Python.

  • Master deep learning models like RNNs, LSTMs, and GRUs to improve recommendation performance.

  • Implement advanced techniques like Restricted Boltzmann Machines and Autoencoders in recommender systems.

  • Develop real-world projects, including product recommendation systems using deep learning and TensorFlow.

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授课语言:英语(English)
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September 2025

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  • 向大学和行业专家学习热门技能
  • 借助实践项目精通一门科目或一个工具
  • 培养对关键概念的深入理解
  • 通过 Packt 获得职业证书

专业化 - 4门课程系列

您将学到什么

  • Understand the basics of AI-integrated recommender systems

  • Analyze the impact of overfitting, underfitting, bias, and variance

  • Apply machine learning and Python to build content-based recommender systems

  • Create and model a KNN-based recommender engine for applications

您将获得的技能

类别:Machine Learning Algorithms
类别:Applied Machine Learning
类别:Machine Learning
类别:Taxonomy
类别:Data Mining
类别:Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
类别:Pandas (Python Package)
类别:Deep Learning
类别:Data Manipulation
类别:Data Analysis
类别:Predictive Modeling
类别:Supervised Learning
类别:Unsupervised Learning
类别:Matplotlib

您将学到什么

  • Identify the fundamental concepts of sequence data and time series forecasting.

  • Explain the workings of autoregressive linear models and simple RNNs.

  • Implement GRU and LSTM units for various prediction tasks using TensorFlow.

  • Differentiate between simple RNNs, GRU, and LSTM units.

您将获得的技能

类别:Deep Learning
类别:Tensorflow
类别:Artificial Neural Networks
类别:Natural Language Processing
类别:PyTorch (Machine Learning Library)
类别:Data Analysis
类别:Machine Learning
类别:Time Series Analysis and Forecasting
类别:Predictive Modeling
类别:Machine Learning Algorithms

您将学到什么

  • Learn about deep learning and recommender systems

  • Explore the mechanisms of deep learning-based approaches

  • Learn to implement a two-tower model and TensorFlow for recommender system

您将获得的技能

类别:Deep Learning
类别:Pandas (Python Package)
类别:Data Processing
类别:Data Visualization Software
类别:Predictive Modeling
类别:Data Manipulation
类别:System Design and Implementation
类别:Applied Machine Learning
类别:Artificial Neural Networks
类别:Machine Learning

您将学到什么

  • Evaluate and optimize recommender system performance using metrics like RMSE and MAE.

  • Master content-based and collaborative filtering techniques to build personalized recommendation engines.

  • Implement and tune matrix factorization and deep learning methods for scalable recommendation systems.

您将获得的技能

类别:Machine Learning Algorithms
类别:Fraud detection
类别:Apache Spark
类别:Dimensionality Reduction
类别:Data Processing
类别:Applied Machine Learning
类别:Scalability
类别:AI Personalization
类别:Tensorflow
类别:Unsupervised Learning
类别:Python Programming
类别:Predictive Modeling
类别:Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
类别:AWS SageMaker

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提供方

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自 2018开始学习的学生
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