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《機器學習實訓—短視頻推薦系統項目》本課程將引領學員在真實的“項目開發”模式下實現一個完整的推薦系統產 品。從一個系統產品的工程項目視角，掌握從產品的需求，概要設計，數據下載與處理，基于內容推薦，協同過濾，點擊率預估，算法組合與優化，服務性能評測與 監控，基本Web/App服務等產品研發環節，全面提升學員在推薦系統方面的工程實踐經驗。
【培訓特點】
周末線下小班學習（限制人數） 完整的推薦系統產品項目 導師現場輔導+線上一對一輔導答疑 優秀學員將獲得推薦就業機會
【培訓人群】
有Python編程經驗 至少1年軟件工程研發經驗 初步掌握機器學習算法的理論基礎
【培訓講師】
鄒 博 中國科學院副教授，某氣象公司首席科學家 研究方向機器學習、數據挖掘、計算幾何，應用于大型氣象設備的圖像與本挖掘、股票交易與預測、傳統農資產品價格預測和決策等領域。
王 亮 華中科技大學博士，前騰訊研究員。 曾在騰訊負責過多個社區搜索和推薦系統，在人工智能領域有超過10年的經驗。研究領域包括搜索排序算法、推薦系統、NLP。2015年初創業，創立APPBK運營助手，關注AI在企業服務中的應用。
【培訓模式】
1.實踐為主 學習期間將按照真實的“項目開發”模式進行 每天課程3小節，每小節2小時 學生動手實踐（講師全程輔導）：1~1.5小時 講師安排任務，點評代碼：30分鐘+
2.線上輔助 2位導師+4位助教在線提供一對一答疑輔導
【培訓內容】
第1天：工具準備
1. python解釋器與概況
2. 數據挖掘和機器學習包的應用
3. 爬蟲的編寫
4. json與數據交換
第2天：推薦系統的算法基礎
1. 線性回歸
2. Logistic回歸
3. 協同過濾
4. 卷積神經網絡
第3天：開題，短視頻“熱門推薦”
第一節：從產品需求到代碼構建
1. 理解產品需求說明書
2. 完成系統概要設計
3. 完成基本軟硬件環節的構建
第二節：數據比算法更重要
1. 完成短視頻結構和數據庫的設計
2. 完成youku和weibo短視頻的spider下載系統，下載至少500條數據
第三節：工程比算法更重要
1. 完成視頻發布流程
2. 完成短視頻推薦基本服務
3. 接入基本的web系統
額外任務：
1. 服務的性能如何衡量、評測、如何監控？
2. 我們用的web頁面，怎么轉成APP？
第4天：基于“內容”的短視頻推薦
第一節：搜索是推薦的系統基礎
1. 基于完成阿里云的視頻搜索系統構建
2. 基于搜索系統，完成相關視頻推薦服務
第二節：分類標簽是推薦的數據基礎
1. 完成愛奇藝分類語錄數據下載
2. 完成基于liblinear的文本分類模型設計
3. 為下載的視頻記錄打分類標簽
第三節：建立用戶興趣模型
1. 構建少量用戶訪問記錄
1. 構建用戶關鍵詞模型
2. 構建用戶興趣類別模型
額外任務：
1. 自己寫一個簡單的搜索引擎
第5天：基于“協同過濾”的短視頻推薦
第一節：用戶訪問記錄構建
1. 基于標準測試集，構建用戶訪問記錄
第二節：user-based 推薦
1. 完成實時的user-based推薦
2. 完成離線的user-based推薦
第三節：item-based 推薦
1. 完成離線的item-based計算任務
2. 完成線上的item-based 服務
額外任務：
1. 如何基于hadoop跑相關的任務
第6天：完成短視頻“點擊預估推薦”，結題
第一節：特征工程：數據挖掘工程師的工作主題
1. 完成特征選擇文檔
2. 完成特征的構建
第二節：LR：簡單即王道
1. 完成基于LR的點擊預估模型訓練
2. 完成基于LR的線上推薦服務
3. 完成多種推薦算法的整合
第三節：結題
1. 完成系統的全方位監控
2. 完成項目總結
額外任務：
1. 如何獲得更多的特征，如截圖。
2.是否能使用深度學習模型。
【培訓時間】
2017年8月12日 - 9月2日
線下：連續3個周六日線下授課
�。�8月12日-13日，8月19日-20日，8月26-27日）
線上： 2017年8月12日-9月2日，期間線上提供一對一答疑輔導
【培訓地點】
北京海淀立方庭大廈東側一層
【培訓費用】
費用標準： 8000元/人
【報名方式】（以下兩種報名方式任選其一）
1. 郵件報名：請下載填寫報名表（附件1），并發送郵件至zgcyxxy@163.com，報名成功者會在開課前一天收到工作人員的電話確認。
2. 聯系電話：13811366081（滑老師）
18601144812（柳老師）
中關村創新研修學院
2017年8月4日
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