一，课程优势
本课程由网络知名大牛陈亲自授课，风靡技术前沿。本次“高级实用精品课程系列推荐算法系统、人脸识别、对话机器人等。”来自陈多年在一线大型互联网公司的实战经验，是真正的重量级干货分享！
二。课程介绍
汇集了互联网上最热门最前沿的项目，通过真实的项目实践课程，可以快速成为项目总监或负责人！！！
包含推荐算法系统实战、深度学习人脸识别实战、深度学习对话机器人实战等高级进阶课程。以下是实战项目:
1.实战推荐算法系统
首先，推荐系统不等于推荐算法，更不等于协同过滤。推荐系统是一个完整的系统工程，是基于Hadoop数据仓库的推荐集市、ETL数据处理子系统、离线算法、准实时算法、多策略融合算法、缓存处理、搜索引擎部分、二次重排序算法、在线web引擎服务、AB测试效果评估、推荐位管理平台等几个子系统的有机结合。每个子系统都扮演着非常重要的角色。当然，大家肯定会说算法部分是核心。推荐系统是一个偏算法的策略系统，但是只有算法是不足以达到一个非常好的推荐效果的。比如算法依赖于训练数据，数据质量不好，或者数据处理没有做好，再好的算法也发挥不出它的价值。算法上线了，如果不知道效果，后面的优化工作就无法进行。所以AB测试是评价推荐效果的关键，它引导着系统向何处去。为了快速切换和优化策略，推荐位管理平台发挥了重要作用。最后，推荐效果要应用到线上平台，推荐结果要以毫秒级快速展现在App或网站上，这就需要推荐的线上web引擎服务保证高性能的并发访问。所以，算法虽然是核心，但离不开各个子系统的配合。另外，每个子系统中可以嵌入不同的算法，算法可以贯穿每个子系统。
就开发者的角色而言，推荐系统不仅可以由算法工程师来完成，也可以由各种角色的工程师来完成。比如大数据平台工程师负责Hadoop集群和数据仓库，ETL工程师负责数据处理和数据仓库清理，算法工程师负责核心算法，Web开发工程师负责推荐Web接口连接各个部门，比如网站前端和APP客户端的接口调用，后台开发工程师负责推荐位管理、报表开发、推荐效果分析等。，而架构师负责整体系统架构设计等。所以推荐系统是一个多角色合作才能完成的系统。
下面，我们将从推荐系统的整体架构和各子系统的实现，深度解密来自一线大型互联网公司的重量级实战产品！！！
推荐算法系统实战课程大纲如下:
1.推荐系统架构设计。
2.推荐数据仓库集市。
3.推荐的系统ETL数据处理
4.CF协同过滤用户行为挖掘
5.推荐基于内容的文本挖掘算法。
6.用户画像兴趣标签提取算法。
7.基于用户心理模型的推荐
8.推荐系统多策略融合算法。
9.准实时在线学习推荐引擎
10.分布式高速缓存处理
1.分布式搜索引擎
12.推荐Rerank的二次重排序算法[可审计]
13.推荐Rerank二次重排序算法。
14.推荐Rerank二次重排序算法。
15.在线Web实时推荐引擎的服务原理和核心处理算法
16.在线Web实时推荐引擎服务的核心源代码分析
17.在线AB测试推荐效果评估
18.离线AB测试推荐效果评估
19.推荐职位管理平台
2、深度学习人脸识别实践
人脸识别是基于人脸特征信息的生物识别技术。人像识别、人脸识别等一系列相关技术，通过摄像头或摄像机采集包含人脸的图像或视频流，自动检测和跟踪图像中的人脸，然后对检测到的人脸进行识别。一般来说，人脸识别系统包括图像采集、人脸定位、图像预处理和人脸识别。
在这里，我们将从人脸识别原理、人脸识别应用场景、人脸检测与对齐、人脸识别比对、人脸年龄识别、人脸性别识别等方面，从理论到源代码实践，再到服务器运营，给大家做一个深入的讲解。
3.深度学习对话机器人实战
机器人是一种用于模拟人类对话或聊天的计算机程序。本质上是通过机器学习、人工智能等技术，使机器能够理解人类语言。它包含了多种学科和方法的融合与运用，是人工智能领域的技术密集型训练营。未来几十年，人机交互的方式将会改变。越来越多的设备将具有联网功能，这些设备如何与人交互将成为一个挑战。语言自然成为适应这种趋势的新的交互方式。对话机器人有望取代过去的网站和今天的app，占据新一代人机交互。对话机器人未来的产品形态，不再是人类适应机器，而是机器适应人类。基于人工智能技术的对话机器人产品逐渐成为主流。
从对话生成的方式来看，机器人对话可以分为基于检索的模型和生成模型。基于检索，我们可以使用搜索引擎。基于生成模型，可以使用MXnet深度学习框架的TensorFlow或者Seq2Seq算法来实现。同时可以加入强化学习的思想来优化Seq2Seq算法。
我们的《深度学习TensorFlow对话机器人实用系列精品课程》从TensorFlow深度学习框架原理和主流神经网络算法入手，逐步详细讲解对话机器人项目的原理和代码实现，并演示如何在公司服务器上实际操作和部署的全过程！！！
深度TensorFlow对话机器人战斗全系列精品课程大纲如下:
主流深度学习框架
1.Tensorflow深度学习框架
2.mxnet多GPU深度学习框架
神经网络算法
3.MLP多层感知器算法
4.CNN卷积神经网络
5.RNN递归神经网络，
6.LSTM长短期记忆神经网络
7.Seq2Seq端到端神经网络[可审计]
8.甘生成对抗网络
9.深度强化学习DQN
对话机器人实战
10.对话机器人原理及介绍
11.基于TensorFlow的对话机器人项目实战[可审计]
12.基于TensorFlow对话机器人模型的训练前数据准备与处理。
13.基于TensorFlow对话机器人项目实战源代码分析及Linux服务器训练模型流程操作实战。
14.基于TensorFlow对话机器人的项目服务工程及在Linux服务器上的实际操作[可审计]
15.基于MXNet的对话机器人项目实战
16.基于MXNet的对话机器人项目实战源代码分析
17.基于MXNet的对话机器人项目服务工程及在Linux服务器上的实际运行。
18.基于深度强化学习的机器人
19.基于搜索引擎的对话机器人
20.对话机器人的Web服务工程
免费试听链接戳戳戳~
1.推荐算法Rerank的logistic回归，GBDT，随机森林，神经网络。
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三、老师介绍
是嘱咐陈的？创始人、首席执行官兼首席技术官
陈北京充电宝科技有限公司创始人、CEO兼CTO，中国首席数据官联盟专家成员，拥有十余年互联网行业从业经验。曾任职于用友、中软、柯凡、乐蜂网、猎网、人民日报、北京万超科技有限公司，历任架构师、首席技术官、首席科学家等，并负责B端、C端、电商、职场社交招聘、内容娱乐、娱乐。在技术领域，尤其是大数据和人工智能方向，具有丰富的算法工程实践经验。其中，Hunting.com领导的推荐算法系统项目获得了公司优秀项目奖，推荐效果提升了5倍。
目前，专注于大数据和人工智能驱动的上班族在线教育行业，开发了收费app和网站http://www.chongdianleme.com，运用深度学习算法、nlp、推荐引擎等技术，高效提升在线学习效率。
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