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.
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 ₽