Acerca de este Curso

Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Nivel intermedio

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

Aprox. 17 horas para completar
Inglés (English)

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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100 % en línea
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Nivel intermedio

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

Aprox. 17 horas para completar
Inglés (English)

ofrecido por

Placeholder

Sungkyunkwan University

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1
Semana 1
4 horas para completar

Introduction to Recommender Systems

4 horas para completar
3 videos (Total 47 minutos), 3 lecturas, 3 cuestionarios
Semana
2
Semana 2
4 horas para completar

Collaborative Filtering

4 horas para completar
3 videos (Total 43 minutos), 3 lecturas, 3 cuestionarios
Semana
3
Semana 3
4 horas para completar

Recommender System with Deep Learning

4 horas para completar
3 videos (Total 48 minutos), 3 lecturas, 3 cuestionarios
Semana
4
Semana 4
4 horas para completar

Further Understanding of Recommender Systems

4 horas para completar
3 videos (Total 37 minutos), 3 lecturas, 4 cuestionarios

Preguntas Frecuentes

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