在网路上常看到「您可能感兴趣的内容」吗？想听音乐，Spotify 会帮你整理好专属的 Daily Mix 音乐合辑；想看影片，Netflix 会帮你筛选适合於你的电影或影集；想玩游 戏，Google Play 商店会根据不同主题推荐你有趣的新游戏。但你有想过这些优质推荐的 背後，都是怎麽做出来的吗？关键就在於「推荐系统」。此技术将根据使用习惯及兴趣来 推荐更多的内容，是机器学习重要的应用之一。课程说明如何使用 TensorFlow 实作推荐 机制，让商品或网页流量有效增加，或是达到精准行销的目的。 [课程大纲] 1.推荐系统的发展与应用 2.实作：以内容为基础的推荐(Content-based Recommendation, CBR) 3.实作：协同过滤的推荐(Collaborative Filtering, CF) 4.浅谈深度学习与推荐系统 5.实作：利用深度学习的个性化推荐模型(Deep Neural Networks, DNN) 6.推荐系统使用与评估 [上课时间] 109年7月21日(二)、7月22日(三) 上午9：30~下午4：30，共计12小时。 [更多资讯] https://reurl.cc/Ob8rbg [联络窗口] 02-23701111#319 刘先生 欢迎自行转载 ------------------------------------------------------------------------------ 充电会版位址如下： PTT→分组讨论区→生活娱乐馆→Life_Plan 人生→Refresh【充电板】─终身学习 ------------------------------------------------------------------------------ --

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