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課程資訊
課程時長 3 小時 28 分
課程共 7 單元 30 小節
17 個可下載的 學習資源
提供完訓證書
提供制定 學習計畫建議學習 4 週 (每週 1 小時)適合對象
2. 企業想導入應用推薦系統的軟體工程師或專案經理 。
3. 對推薦系統有興趣，並想學習如何實作推薦系統者。
4. 想了解推薦系統如何成功應用在自己產業者。
5. 欲轉職成為人工智慧軟體開發工程師者。
你可以學到
你是否也發現？
▹ 在逛各家網購平台時，會看到"你可能會喜歡"，或"買這商品的人也買了..." 的商品推薦。
▹ Spotify、MixerBox、KKBOX等線上音樂平台，會推薦你專屬的音樂合輯。
▹ Google Play、App Store會根據不同主題，推薦你有趣或實用的apps。
▹ Netflix、Youtube會幫你篩選適合於你的影片、電影或影集。
這些「推薦」都怎麼來的？又怎會這麼剛好符合你的需要？
就讓我們一探究竟吧！
1. 清楚了解三種不同推薦系統的原理與概念，並以電影資料集來實作。
▹ 基於內容推薦
▹ 協同過濾
▹ 矩陣分解
2. 進階學習應用AI深度學習來建造推薦系統模型。
▹ 神經協同過濾 (Neural Collaborative Filtering)
▹ 情境感知推薦系統(Context-Aware Recommender System)
3. 介紹業界大廠是如何打造智能推薦系統。
▹ Youtube
▹ 華為
▹ 阿里巴巴
4. 綜合評量(附帶程式碼)。
讓你舉一反三不只會推薦電影，更能套用於自己的電商平台，推薦用戶最適合的商品，大幅提升用戶黏著度及精準行銷的能力。
課程介紹
1. 學會如何建立及應用三大類型演算法的推薦系統 – 基於內容推薦、協同過濾、矩陣分解。
2. 分析推薦系統之間的差異，並評估其好壞。
3. 了解最新AI深度學習推薦系統(情境感知)技術。
4. 探討華為企業如何運用推薦系統，來幫助提升預測商品的點擊率。
5. 實際運用電影及電商資料集來做出推薦系統。
課程試閱
1-1：推薦系統課程簡介 
2-1：基於內容推薦的基礎原理和概念
3-1：協同過濾的基礎原理和概念 
▹ 3.5小時課程影片｜課程包含推薦系統基本知識 、推薦系統演算法、實作推薦系統。
▹ 7個學習單元22小節｜從基礎觀念到專案實作、手把手教學、加倍學習成效。
▹ 7個評量測驗｜確認學習成效。
▹ 1份實作解說｜課後電商資料集(retail rocket)綜合評量。
▹ 資料來源｜Datebase 200M 提供下載放在github上。
講師 Steeve Huang
現任 Rosetta.ai 技術長
獲獎經歷
2019
▹ RecSys Challenge 2019：第四名。>>相關報導
2018
▹ 法國巴黎Atos IT挑戰賽世界二十強。
▹ Kaggle：一金三銀三銅， 並取得「Kaggle Competitions Master」頭銜。
2017
▹ (神州控股) 數位中國智能城市科技競賽冠軍。
▹ Microsoft 微軟創夢杯 （Imagine Cup）香港區總決賽亞軍。
2016
▹ Microsoft 微軟人工智能盃總決賽季軍。
▹ IBM公益數據黑客松總決賽亞軍。
*RecSys Challenge為國際推薦競賽暨論壇，2019年為第13屆由Trivago主辦，全球近1600組隊伍報名參加。
* Kaggle為數據建模和數據分析競賽平台，2017年3月8日谷歌官方博客宣布收購Kaggle。
學習前基本能力
1. 基礎程式設計原理，例如函數和變數。
2. Python以及Numpy、Pandas基礎能力。
3. 機器學習及深度學習基本概念。
4. Keras框架經驗。
▹ 基礎課程推薦
還不太會寫Python？
建議先學凡剛老師的第一堂課【地表最好懂的Python程式設計】
▲其他進階課程推薦
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學習前準備
▹電腦須為 64 位元，記憶體在 8G 以上為佳。
常見問題
Q: 請問在哪裡上課？上課時間？
此課程是『線上課程』喔！所以課程上線後，隨時隨地都可以透過手機、平板、與電腦在 TibaMe上看課程影片，沒有時間和地點的問題！
Q: 課程可以看幾次？
不限次數，沒有期限！TibaMe的線上課程都可以一直看一直看一直看！
Q: 可以問老師問題嗎？
當然！如您在購課前有課程內容相關問題，可以先至「課前提問」提出問題；上課後，對老師影片內容有任何不清楚，可以至「課程討論區」與老師同學一同切磋討論喔！
Q: 還有其他問題？
到 FAQ 看看更多問題解答
課程資訊
課程時長 3 小時 28 分課程共 7 單元 30 小節17 個可下載的 學習資源提供完訓證書提供制定 學習計畫建議學習 4 週 (每週 1 小時)關於講師
Steeve Huang
美國南加州大學 資工碩士
1. 率領公司得到全球最大推薦系統競賽RecSys Challenge 2019第四名
2. 國際最大資料科學競賽平台Kaggle拿下一金三銀三銅，以及「Kaggle Competitions Master」頭銜
3. 2018 法國巴黎Atos IT挑戰賽世界二十強
4. 2017 (神州控股) 數位中國智能城市科技競賽冠軍、Microsoft 微軟創夢杯 （Imagine Cup）香港區總決賽亞軍
5. 2016 Microsoft 微軟人工智能盃總決賽季軍、IBM公益數據黑客松總決賽亞軍
學習附件
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成為第一個發問的人！在問答中找到學習的捷徑。關於講師
Steeve Huang
美國南加州大學 資工碩士
1. 率領公司得到全球最大推薦系統競賽RecSys Challenge 2019第四名
2. 國際最大資料科學競賽平台Kaggle拿下一金三銀三銅，以及「Kaggle Competitions Master」頭銜
3. 2018 法國巴黎Atos IT挑戰賽世界二十強
4. 2017 (神州控股) 數位中國智能城市科技競賽冠軍、Microsoft 微軟創夢杯 （Imagine Cup）香港區總決賽亞軍
5. 2016 Microsoft 微軟人工智能盃總決賽季軍、IBM公益數據黑客松總決賽亞軍
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