Бакалавриат
Магистратура
События
Об университете
Личный кабинет
Бакалавриат
Ближайшее событие
Направления обучения
Разработка
Искусственный интеллект
Бизнес и аналитика
Совместная программа ЦУ x МФТИ
Совместные программы ЦУ x НИУ ВШЭ
Программа обучения
Конкурс грантов
Преподаватели
Стоимость и финансовая поддержка
Перевод из другого вуза
Магистратура
Программа и поступление
Преподаватели
AI в промышленности
СОБЫТИЯ
Ближайшее событие
Мероприятия
Новости
Онлайн-турнир Решись
Турниры для школьников
Об университете
Ближайшее событие
Наши студенты
Наши преподаватели
Кампус
Общежития
Оплата услуг
Правовая информация
Контакты
Лаборатории и мастерские
Дополнительное образование
new
Бакалавриат
Программа обучения
Конкурс грантов
Преподаватели
Стоимость и финансовая поддержка
Перевод из другого вуза
____________________________________________________________________________________
Разработка
Искусственный интеллект
Бизнес и аналитика
Совместная программа ЦУ x МФТИ
Совместные программы ЦУ x НИУ ВШЭ
Магистратура
AI в промышленности
Программа и поступление
Преподаватели
События
Онлайн-турнир Решись
Турниры для школьников
Мероприятия
Новости
Об университете
Наши студенты
Наши преподаватели
Кампус
Общежития
Оплата услуг
Лаборатории и мастерские
Дополнительное образование
Сведения об организации
Контакты
Личный кабинет
Написать в чат
Рекомендательные системы
Ты научишься создавать и развивать рекомендательные системы, используемые в электронной коммерции, стриминговых сервисах и социальных сетях. Узнаешь, какие бывают подходы к персонализации и как повышать точность рекомендаций.
набор закрыт
C 9 сентября по 31 декабря
Преподаватели
Преподаватель ЦУ, МГУ, ШАД, Skoltech
Руководитель направления Core ML в VK
Победитель хакатонов Yandex Cup (RecSys) и ЦП (NLP)
Александр Пославский
Выпускник ВМК МГУ, красный диплом
Победитель и призер хакатонов
Михаил Трапезников
Много практики
Будем решать реальный реальных российских и зарубежных компаний. Изучим методы, которые применяются в бизнесе, а не только в академических статьях
Можно посещать как онлайн, так и офлайн
Программа
Изучаем классические рекомендательные алгоритмы и учимся оценивать их качество
Блок 1
Знакомимся с индустриальным стандартом — многостадийными конвейерами из множества базовых алгоритмов.
Разбираемся в сложных доменных проблемах рекомендательных платформ и учимся их решать.
Блок 2
Темы занятий
Бизнес-приложения
Оценĸа ĸачества
Подходы на базе подобия
Матричная фаĸторизация
Продвинутая фаĸторизация
Модели
на графах
Модели на последовательностях
Многостадийные системы
Нейросетевое ранжирование
Объяснимость
и интерпретируемость
Проблемы
и смещения
Обучение
с подĸреплением
Индустриальные технологии
Доменные специфики
Обсуждение практических вопросов
Темы занятий
Бизнес-приложения
Оценĸа ĸачества
Подходы на базе подобия
Матричная фаĸторизация
Продвинутая фаĸторизация
Модели на графах
Модели на последовательностях
Многостадийные системы
Нейросетевое ранжирование
Объяснимость и интерпретируемость
Проблемы и смещения
Обучение с подĸреплением
Индустриальные технологии
Доменные специфики
Обсуждение практических вопросов
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
2 пары в неделю
По вторникам и четвергам
20:35 — 21:55
Длительность
Длительность 3,5 месяца
Как проходит обучение
Две пары в неделю: лекция и семинар. Преподаватель всегда офлайн. А ты можешь выбрать удобный для себя вариант посещения
Вариант 1
Учиться офлайн в кампусе ЦУ на м. «Маяковская»
Вариант 2
Подключаться к парам онлайн
Вариант 3
Миксовать онлайн и офлайн-форматы
У тебя останутся
Записи и презентации леĸций и семинаров
Дополнительные материалы для самостоятельного изучения
Стоимость обучения
1 курс
100 000 ₽
Скидка
20%
2 курса
200 000₽
160 000 ₽
Скидка
25%
4 курса
400 000₽
300 000 ₽
Скидка
20%
3 курса
300 000₽
240 000 ₽
Посмотреть другие курсы