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