Q.L
0 ? $score . '分' : '10.0分' ?>某科技公司 技术总监
访问次数
751
反馈数量
0
关于教练
2009年毕业于中科大数学系。有12年大数据与推荐系统相关实战经验。
出版过畅销书《推荐系统：算法、案例与大模型》、《构建企业级推荐系统：算法、工程实现与案例分析》，翻译出版过《认识AI：人工智能如何赋能商业》、《MongoDB性能调优实战》、《AI革命：人工智能如何为商业赋能》。有10+推荐系统、AI、算法、大数据发明专利。
目前公司业务方向为企业咨询、培训、项目实施，聚焦银行、互联网、传统行业的精细化运营与数智化转型方向。
曾一手打造过DAU千万级视频APP的推荐系统，帮助过美国一家音乐创业公司从零开始构建一套完整的推荐系统，有3年toB企业级推荐系统&数字化转型实施经验。
曾从零开始构建过toC企业大数据与人工智能平台，日处理数据量50T，帮助过湖北广电、中盐常州化工股份公司等传统企业构建过企业级数据中台与大数据应用平台。
课程
-
构建企业级推荐系统
随着移动互联网的深入发展，相信大家对如下场景并不陌生：
打开新闻APP，会自动展现喜欢看的内容 打开音乐软件，推荐的都是我们想听的歌 打开淘宝，推送的都是想买的东西
这就是推荐系统的功劳，推荐系统已经深入到我们生活的每一个角落。随着计算能力的
突破，大数据应用的普及，很多应用都能做到千人千面，毫不夸张地说，未来推荐系统
会成为所有数据型产品的标配。个性化时代已经到来！
推荐系统是一种高效的信息分发解决方案，对于任何一家提供产品/服务的toC互联网公
司，利用推荐系统都可以高效地进行内容的分发与推荐，从而更好为公司提升用户使用
体验、创造商业价值。
但是，构建一套完善、稳定、高效、低成本、灵活的推荐系统是一件非常困难的事情，
涉及到数据、算法、工程、产品交互、业务指标等方方面面，只有对这些知识点有深入
全面的了解，再结合公司的业务才能构建出具备商业价值的推荐系统，而这正是本次课
程的目标。本次课程将工业级推荐系统所涉及到的所有核心知识点进行归纳、总结、浓
缩，并结合案例来帮助学员学习怎么打造出一套有价值的工业级推荐系统。
我从2010年开始一直从事推荐系统与大数据相关研发工作，熟悉推荐系统全链路相关技
术点，在推荐算法、工程实践、推荐业务与产品、推荐价值产出等方面积累了丰富的实
战经验，本次课程也是作者多年实践经验的浓缩与提炼。
期望本次课程可以帮助学员更好、更全面地理解工业级推荐系统相关的知识点，学以致
用，让推荐系统真正帮助企业更有效地分发内容、产出商业价值！暂无课程排期工程师 -
大模型推荐系统
本课程是一个大模型推荐系统的闭门定向培训课程。针对企业的推荐业务场景，侧重讲解推荐系统怎样拓展到大模型技术体系，利用大模型更好地赋能传统推荐系统，提升推荐业务的技术能力，带来推荐效果的提升和产品形态的革新。本次培训主要包括如下4大模块：
1.第一部分讲解大模型相关基础知识，这块侧重讲解大模型的数据处理、预训练、微调、服务部署等，是后续大模型推荐课程的基础；
2.第二部分讲解大模型怎样应用于推荐系统，讲解4个利用大模型赋能推荐系统的范式；
3.第三部分以电商场景为案例，讲解大模型怎么应用于电商场景（这部分可以基于企业实际情况进行调整，以适配企业的业务）；
4.第四部分讲解以大模型为核心的对话式推荐系统，这是区别于传统推荐系统的一种新的产品形态。
希望通过本课程的学习可以让学员对整个大模型推荐系统的流程、算法体系、产品形态、新应用场景等方方面面有一个全面的了解，更好地对企业的推荐业务进行迭代、升级暂无课程排期工程师
相关教练
