基于人工智能的個性化推薦算法

Hulu研發(fā)總監(jiān)

目前帶隊 Hulu 推薦、搜索和數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊，具有 15 年產(chǎn)品研發(fā)、創(chuàng)新、管理的相關(guān)經(jīng)驗(yàn)。先后任職富士施樂硅谷研究院研究員、亞馬遜美國高級研發(fā)經(jīng)理并深度參與 Kindle 第一代產(chǎn)品研發(fā)、盛大創(chuàng)新院產(chǎn)品總監(jiān)、智谷技術(shù)副總裁、寶寶樹 CTO 等。在智谷任職期間，創(chuàng)建超過 300 項(xiàng)專利組合。本科畢業(yè)于清華大學(xué)自動化系、碩士博士畢業(yè)于伊利諾伊大學(xué)香檳分校電子與計算機(jī)工程系，持有 15 項(xiàng)美國發(fā)明專利，領(lǐng)域涉及人機(jī)交互、電子出版、廣告、智能監(jiān)控、視頻會議等技術(shù)領(lǐng)域。

課程費(fèi)用

6800.00 /人

課程時長

3小時

成為教練

課程簡介

了解影響推薦系統(tǒng)效果的主要因素，找到優(yōu)化目標(biāo)的一些方法，例如降低用戶嘗新的成本和提升用戶對于系統(tǒng)的信任，在找到基于用戶場景的推薦的關(guān)鍵后，我們也會以直播為例，找到解決冷啟動的問題，這其中我們會了解基于元數(shù)據(jù)的遷移學(xué)習(xí)，以及基于內(nèi)容理解的推薦這兩部分和人工智能相關(guān)的相關(guān)實(shí)踐。

目標(biāo)收益

培訓(xùn)對象

課程內(nèi)容

了解影響推薦系統(tǒng)效果的主要因素，找到優(yōu)化目標(biāo)的一些方法，例如降低用戶嘗新的成本和提升用戶對于系統(tǒng)的信任，在找到基于用戶場景的推薦的關(guān)鍵后，我們也會以直播為例，找到解決冷啟動的問題，這其中我們會了解基于元數(shù)據(jù)的遷移學(xué)習(xí)，以及基于內(nèi)容理解的推薦這兩部分和人工智能相關(guān)的相關(guān)實(shí)踐。