О чём курс

Этот курс для тех, кто хочет сформировать навык построения рекомендательных систем. На курсе ты научишься строить и имплементировать рекомендательные ML-модели на Python — пройдёшь путь от коллаборативной фильтрации до современных нейронных сетей.

Фича курса. Преподаватели — лиды RecSys-команд, самых активных студентов могут пригласить к ним на стажировку.

Условия поступления на курс

Пререквизиты: Deep Learning.

Кореквизиты: нет.

Для каких потоков доступен: 2024–2028.

Лимит по количеству студентов: нет.

Академическая нагрузка

• 1 лекция в неделю.
• 1 семинар в неделю.

Команда курса

Untitled

Тематический план

Курс состоит из пяти блоков.

• В первом блоке ты познакомишься с основами рекомендательных систем — метриками, функциями ранжирования, подходами к моделированию и классическими моделями машинного обучения.
• Во втором — разберёшься в глубоких нейронных моделях для рекомендаций.
• В третьем блоке изучишь более сложные архитектуры для рекомендаций — последовательные и мультимодальные модели, attention-механизмы, трансформеры, графовые нейросети, обучение с подкреплением и другие продвинутые схемы обучения рекомендательных моделей.
• В четвёртом блоке поймёшь, как делать системы, работающие в проде, — от сбора и подготовки данных до превращения метрик в деньги.
• В пятом блоке выяснишь, куда движется индустрия рекомендаций.