Informações sobre o curso

Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Nível intermediário

Python programming, data structures, algorithms, linear algebra, calculus, and information theory are prerequisites, but not strongly required.

Aprox. 17 horas para completar
Inglês

O que você vai aprender

  • ​Understand the basic concept of recommender systems.

  • ​Understand the Collaborative Filtering.

  • ​Understand the Recommender System with Deep Learning.

  • ​Understand the Further Issues of Recommender Systems.

Habilidades que você terá

  • Tabular data handling with python programming
  • Performance evaluation skills for recommender systems
  • Building recommender systems based on collaborative filtering
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Nível intermediário

Python programming, data structures, algorithms, linear algebra, calculus, and information theory are prerequisites, but not strongly required.

Aprox. 17 horas para completar
Inglês

oferecido por

Placeholder

Sungkyunkwan University

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
Semana 1
4 horas para concluir

Introduction to Recommender Systems

4 horas para concluir
3 vídeos (Total 47 mín.), 3 leituras, 3 testes
Semana
2
Semana 2
4 horas para concluir

Collaborative Filtering

4 horas para concluir
3 vídeos (Total 43 mín.), 3 leituras, 3 testes
Semana
3
Semana 3
4 horas para concluir

Recommender System with Deep Learning

4 horas para concluir
3 vídeos (Total 48 mín.), 3 leituras, 3 testes
Semana
4
Semana 4
4 horas para concluir

Further Understanding of Recommender Systems

4 horas para concluir
3 vídeos (Total 37 mín.), 3 leituras, 4 testes

Perguntas Frequentes – FAQ

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.