이 강좌에 대하여

유연한 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
중급 단계

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

완료하는 데 약 17시간 필요
영어

배울 내용

  • ​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.

귀하가 습득할 기술

  • Tabular data handling with python programming
  • Performance evaluation skills for recommender systems
  • Building recommender systems based on collaborative filtering
유연한 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
중급 단계

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

완료하는 데 약 17시간 필요
영어

제공자:

Placeholder

Sungkyunkwan University

강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용

1
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완료하는 데 4시간 필요

Introduction to Recommender Systems

완료하는 데 4시간 필요
3개 동영상 (총 47분), 3 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
2
2
완료하는 데 4시간 필요

Collaborative Filtering

완료하는 데 4시간 필요
3개 동영상 (총 43분), 3 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
3
3
완료하는 데 4시간 필요

Recommender System with Deep Learning

완료하는 데 4시간 필요
3개 동영상 (총 48분), 3 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
4
4
완료하는 데 4시간 필요

Further Understanding of Recommender Systems

완료하는 데 4시간 필요
3개 동영상 (총 37분), 3 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트

자주 묻는 질문

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