Ofrecido Por

Sistemas de recomendación

Universidad de Sungkyunkwan

Acerca de este Curso

In this course you will:
a) understand the basic concept of recommender systems. b) understand the Collaborative Filtering.
c) understand the Recommender System with Deep Learning. d) understand the Further Issues of Recommender Systems.
Please make sure that you’re comfortable programming in Python and have a basic knowledge of mathematics including matrix multiplications, conditional probability, and basic machine learning algorithms.

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

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100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Laboratorios de Coursera

Incluye proyectos de aprendizaje prácticos.

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Nivel intermedio

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

Aprox. 16 horas para completar

Inglés (English)

¿Podría tu empresa beneficiarse de la capacitación de los empleados en las habilidades más demandadas?

Prueba Coursera para negocios

Qué aprenderás

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 obtendrás

Tabular data handling with python programming
Performance evaluation skills for recommender systems
Building recommender systems based on collaborative filtering

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Instructor

Jaekwang KIM

Assistant Professor

School of Convergence

3176 alumnos

3 cursos

Ofrecido por

Universidad de Sungkyunkwan

Sungkyunkwan University (SKKU) was established in 1398 as the highest national educational institute in the early years of Joseon Dynasty in Korea. At present with the support of the world-renowned global company Samsung, SKKU is leading the development of higher education in Korea. SKKU actively encourages international collaboration through developing cutting-edge research and educational programs with its global partners.

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana1

Semana 1

4 horas para completar

Introduction to Recommender Systems

4 horas para completar

3 videos (Total 47 minutos), 3 lecturas, 3 cuestionarios

Semana2

Semana 2

4 horas para completar

Collaborative Filtering

4 horas para completar

3 videos (Total 43 minutos), 3 lecturas, 3 cuestionarios

Semana3

Semana 3

4 horas para completar

Recommender System with Deep Learning

4 horas para completar

3 videos (Total 48 minutos), 3 lecturas, 3 cuestionarios

Semana4

Semana 4

4 horas para completar

Further Understanding of Recommender Systems

4 horas para completar

3 videos (Total 37 minutos), 3 lecturas, 4 cuestionarios

3 videos

Combination of CF and MF13mProcessing of large-scale data12mCold start, scalability, binary data10m

3 lecturas

Matrix factorization model in collaborative filtering algorithms: A survey1hA Nonnegative Latent Factor Model for Large-Scale Sparse Matrices in Recommender Systems via Alternating Direction Method1hDeepFM: a factorization-machine based neural network for CTR prediction1h

4 ejercicios de práctica

Quiz 106mQuiz 116mQuiz 126mFinal Test30m

Preguntas Frecuentes

¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si compro el Certificado?
Cuando compras un Certificado, obtienes acceso a todos los materiales del curso, incluidas las tareas calificadas. Una vez que completes el curso, se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes participar del curso como oyente sin costo.
¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Estudiante.

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