СПбГУ: «Современные рекомендательные системы»
Студенты СПбГУ | бесплатно
Что такое курс?
Это формат, предполагающий краткосрочное обучение и освоение конкретной технологии, инструмента или методики в сфере IT. На курсе ты получишь актуальные теоретические и практические знания по современным рекомендательным системам от ведущих экспертов-практиков из VK. Ты узнаешь, как устроена рекомендательная система изнутри: какие приёмы обработки пользовательского сигнала и машинного обучения используются при построении алгоритма и ответе на запросы. А ещё курс раскрывает тему объективной оценки качества системы рекомендаций — эти знания помогут самостоятельно спроектировать рекомендательный пайплайн!
Обучение бесплатное, но количество мест ограничено. Подать заявку можно, когда набор открыт.
Длительность
1 семестр
Формат
Гибрид
Нагрузка
2-4 ак.часа в неделю
Кто может учиться
Студенты СПбГУ
Стоимость
Бесплатно
Статус
Скоро набор
Набор заявок закрыт
Подпишись на уведомления, чтобы не пропустить старт набора.
Изучай то, что востребовано на рынке
Рекомендательные системы — это программы, которые помогают пользователям выбрать наиболее подходящий продукт. Они автоматизируют процесс поиска, повышают конверсию для бизнеса и экономят время. Сегодня рекомендательные системы используются повсюду, поэтому специалисты, умеющие проектировать их качественно и быстро, точно будут востребованы на рынке. Ты познакомишься с основными алгоритмами и методами современной разработки рекомендательных систем, применишь полученные знания на практике и сможешь спроектировать собственную рекомендательную систему вместе с экспертами VK и индустрии!
Получай практические навыки
Основы разработки рекомендательных систем
На курсе ты изучишь современные технологии, необходимые для разработки рекомендательных систем, и ознакомишься с подходами к их проектированию. Получишь комплекс навыков, которые помогут тебе стать востребованным специалистом и начать работать в крупной IT-компании.
Тренировка навыков
Программа ориентирована на практику: будут домашние задания, тренировочные тесты, разбор реальных кейсов из индустрии. Преподают ведущие эксперты VK, которым всегда можно задать вопрос и получить обратную связь.
Знакомство с экспертным сообществом
Преподаватели на курсе — действующие разработчики в VK и ведущие эксперты индустрии. У тебя будет возможность пообщаться с ними лично и задать вопросы по интересующей профессии.
Содержание курса
цель курса
изучить рекомендательную систему изнутри: узнать приёмы обработки пользовательского сигнала, оценить роль машинного обучения в построении рекомендательного алгоритма и научиться качественно оценивать работающую модель рекомендательной системы.
всего
15 занятий / 36 ак. часов и 3 домашних задания
преподаватель
Владислав Гончаренко
Преподаватель
Преподаю машинное обучение в МФТИ и читаю курс в МГУ. Люблю делиться знаниями, поэтому часто выступаю на конференциях. Если не работаю, то катаюсь на велосипеде.
Кому подходит курс?
Студентам СПбГУ
Если ты хочешь узнать, как работают современные рекомендательные системы изнутри и построить рекомендательный пайплайн полного цикла, — этот курс для тебя. Поступить могут действующие студенты 2-6 курсов бакалавриата, специалитета, а также магистранты и аспиранты технических факультетов СПбГУ, обладающие требуемыми навыками.
Какие требования?
Обладать знаниями и навыками
Студентам курса необходимо владеть базовыми знаниями программирования, линейной регрессией, бустингом и нейросетями, а также разбираться в математике (линейной алгебре, статистике, оптимизации) и понимать, как работает машинное обучение.
Быть готовым к нагрузке
Наш курс состоит из 36 часов погружения в проектирование рекомендательных систем и содержит 8 разноплановых тем. Будут интересные лекции, интерактивные семинары и полезные домашние задания.
Как поступить на курс?
Для нас важно качество образования, а не количество выпускников, поэтому места на нашем бесплатном курсе «Современные рекомендательные системы» ограничены. Чтобы начать обучение, выполни три простых действия.
Подача заявки
Внимательно изучи страницу курса, убедись, что соответствуешь всем требованиям, и подай заявку на участие. Если анкета заполнена верно и ты соответствуешь всем условиям, мы пришлём тебе письмо с информацией о дальнейших шагах для зачисления на программу.Набор заявок закрыт
Подпишись на уведомления, чтобы не пропустить старт набора.
Набор заявок закрыт
Подпишись на уведомления, чтобы не пропустить старт набора.