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大模型推薦系統(tǒng)

Q.L

某科技公司 技術(shù)總監(jiān)

2009年畢業(yè)于中科大數(shù)學(xué)系。有12年大數(shù)據(jù)與推薦系統(tǒng)相關(guān)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。
出版過暢銷書《推薦系統(tǒng):算法、案例與大模型》、《構(gòu)建企業(yè)級(jí)推薦系統(tǒng):算法、工程實(shí)現(xiàn)與案例分析》,翻譯出版過《認(rèn)識(shí)AI:人工智能如何賦能商業(yè)》、《MongoDB性能調(diào)優(yōu)實(shí)戰(zhàn)》、《AI革命:人工智能如何為商業(yè)賦能》。有10+推薦系統(tǒng)、AI、算法、大數(shù)據(jù)發(fā)明專利。
目前公司業(yè)務(wù)方向?yàn)槠髽I(yè)咨詢、培訓(xùn)、項(xiàng)目實(shí)施,聚焦銀行、互聯(lián)網(wǎng)、傳統(tǒng)行業(yè)的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)與數(shù)智化轉(zhuǎn)型方向。

曾一手打造過DAU千萬級(jí)視頻APP的推薦系統(tǒng),幫助過美國(guó)一家音樂創(chuàng)業(yè)公司從零開始構(gòu)建一套完整的推薦系統(tǒng),有3年toB企業(yè)級(jí)推薦系統(tǒng)&數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)施經(jīng)驗(yàn)。

曾從零開始構(gòu)建過toC企業(yè)大數(shù)據(jù)與人工智能平臺(tái),日處理數(shù)據(jù)量50T,幫助過湖北廣電、中鹽常州化工股份公司等傳統(tǒng)企業(yè)構(gòu)建過企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)中臺(tái)與大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)。

2009年畢業(yè)于中科大數(shù)學(xué)系。有12年大數(shù)據(jù)與推薦系統(tǒng)相關(guān)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。 出版過暢銷書《推薦系統(tǒng):算法、案例與大模型》、《構(gòu)建企業(yè)級(jí)推薦系統(tǒng):算法、工程實(shí)現(xiàn)與案例分析》,翻譯出版過《認(rèn)識(shí)AI:人工智能如何賦能商業(yè)》、《MongoDB性能調(diào)優(yōu)實(shí)戰(zhàn)》、《AI革命:人工智能如何為商業(yè)賦能》。有10+推薦系統(tǒng)、AI、算法、大數(shù)據(jù)發(fā)明專利。 目前公司業(yè)務(wù)方向?yàn)槠髽I(yè)咨詢、培訓(xùn)、項(xiàng)目實(shí)施,聚焦銀行、互聯(lián)網(wǎng)、傳統(tǒng)行業(yè)的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)與數(shù)智化轉(zhuǎn)型方向。 曾一手打造過DAU千萬級(jí)視頻APP的推薦系統(tǒng),幫助過美國(guó)一家音樂創(chuàng)業(yè)公司從零開始構(gòu)建一套完整的推薦系統(tǒng),有3年toB企業(yè)級(jí)推薦系統(tǒng)&數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)施經(jīng)驗(yàn)。 曾從零開始構(gòu)建過toC企業(yè)大數(shù)據(jù)與人工智能平臺(tái),日處理數(shù)據(jù)量50T,幫助過湖北廣電、中鹽常州化工股份公司等傳統(tǒng)企業(yè)構(gòu)建過企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)中臺(tái)與大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)。

課程費(fèi)用

6800.00 /人

課程時(shí)長(zhǎng)

2

成為教練

課程簡(jiǎn)介

本課程是一個(gè)大模型推薦系統(tǒng)的閉門定向培訓(xùn)課程。針對(duì)企業(yè)的推薦業(yè)務(wù)場(chǎng)景,側(cè)重講解推薦系統(tǒng)怎樣拓展到大模型技術(shù)體系,利用大模型更好地賦能傳統(tǒng)推薦系統(tǒng),提升推薦業(yè)務(wù)的技術(shù)能力,帶來推薦效果的提升和產(chǎn)品形態(tài)的革新。本次培訓(xùn)主要包括如下4大模塊:
1.第一部分講解大模型相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí),這塊側(cè)重講解大模型的數(shù)據(jù)處理、預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)、服務(wù)部署等,是后續(xù)大模型推薦課程的基礎(chǔ);
2.第二部分講解大模型怎樣應(yīng)用于推薦系統(tǒng),講解4個(gè)利用大模型賦能推薦系統(tǒng)的范式;
3.第三部分以電商場(chǎng)景為案例,講解大模型怎么應(yīng)用于電商場(chǎng)景(這部分可以基于企業(yè)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整,以適配企業(yè)的業(yè)務(wù));
4.第四部分講解以大模型為核心的對(duì)話式推薦系統(tǒng),這是區(qū)別于傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)的一種新的產(chǎn)品形態(tài)。
希望通過本課程的學(xué)習(xí)可以讓學(xué)員對(duì)整個(gè)大模型推薦系統(tǒng)的流程、算法體系、產(chǎn)品形態(tài)、新應(yīng)用場(chǎng)景等方方面面有一個(gè)全面的了解,更好地對(duì)企業(yè)的推薦業(yè)務(wù)進(jìn)行迭代、升級(jí)

目標(biāo)收益

學(xué)習(xí)完本課程后,學(xué)員的主要收獲有:
(1) 更加具象化地了解大模型相關(guān)的核心技術(shù)原理;
(2) 了解大模型怎么應(yīng)用于推薦系統(tǒng),知道大模型應(yīng)用于推薦系統(tǒng)的4種主流范式;
(3) 了解大模型在電商等具體場(chǎng)景中怎么應(yīng)用,能夠解決哪些問題;
(4) 本課程提供完整的代碼實(shí)現(xiàn),幫助企業(yè)快速用上大模型推薦系統(tǒng);
(5) 了解對(duì)話式推薦這種新的產(chǎn)品形態(tài)怎么在企業(yè)場(chǎng)景中落地,具體的方法和策略是什么;
(6)提供大模型落地企業(yè)的方法論和步驟指導(dǎo);

培訓(xùn)對(duì)象

本課程適合有一定推薦系統(tǒng)基礎(chǔ),對(duì)怎么將大模型技術(shù)引入傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)感興趣的算法、工程、產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)、市場(chǎng)、團(tuán)隊(duì)管理人員。

課程內(nèi)容

第一部分 大模型基礎(chǔ)(共2時(shí))
大模型基礎(chǔ)和核心算法原理介紹
1.大模型的產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況介紹;
2.大模型的數(shù)據(jù)處理與資源介紹;
3.大模型預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)、應(yīng)用;
4. 大模型的推理與部署;
第二部分 大模型應(yīng)用于推薦系統(tǒng)的4種范式(共4時(shí))
介紹大模型應(yīng)用于推薦系統(tǒng)的4種主流范式及相關(guān)案例;
1. 大模型應(yīng)用于推薦的準(zhǔn)備工作;
2. 大模型的生成推薦范式;
3.大模型的預(yù)訓(xùn)練推薦范式;
4. 大模型的微調(diào)推薦范式;
5. 大模型的ICL推薦范式;
第三部分 電商場(chǎng)景案例(共4時(shí))
分享大模型怎么樣賦能傳統(tǒng)的電商推薦系統(tǒng)
1. 大模型怎么用于生成個(gè)性化商品描述和生成用戶畫像;
2. 大模型怎么用于猜你喜歡、關(guān)聯(lián)推薦;
3.大模型怎么解決冷啟動(dòng)問題;
4. 怎么利用大模型進(jìn)行推薦解釋;
5. 大模型怎么在企業(yè)場(chǎng)景進(jìn)行落地,具體策略是什么;
第四部分 對(duì)話式推薦系統(tǒng)(共2時(shí))
講解怎么利用大模型的自然語(yǔ)言能力實(shí)現(xiàn)對(duì)話式推薦
1. 對(duì)話式推薦的應(yīng)用場(chǎng)景;
2. 對(duì)話式的技術(shù)原理和核心模塊;
3. 對(duì)話式推薦的技術(shù)實(shí)現(xiàn)方案和具體路徑。

活動(dòng)詳情

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