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贪心推荐系统算法工程师资源简介： 由于近些年深度学习技术的飞速发展，大力加速推动了AI在互联网以及传统各个行业的商业化落地，其中，推荐系统、计算广告等领域彰显的尤为明显。由于推荐系统与提升用户量以及商业化变现有着密不可分的联系，各大公司都放出了众多推荐系统相关职位，且薪水不菲，目前发展势头很猛。

课程目录任务1-1： 【课件】第一章:绪论.pdf.pdf任务1-2：【视频】第一章：介绍(上).mp4任务1-3：【视频】第一章:绪论(下).mp4任务1-4：【讲义】第一章:绪论.pdf任务10-1：[课件]编程实践：智能推荐基于奇异值分解SVD.pdf

 课程目录├──视频| ├──clickhouse| | └──clickhouse| └──画像| | └──画像└──资料| ├──画像物料| | ├──spark远程提交器

 AI人工智能工程师-NLP必备技能主要指的是在自然语言处理（NLP）领域中，作为人工智能工程师应具备的必要技能。这些技能包括但不限于：自然语言处理基础知识：掌握自然语言处理的基本概念、原理和常用算法，了解语言学的基础知识。机器学习和深度学习：熟悉常用的机器学习和深度学习算法，并能应用于NLP任务中，如文本分类、情感分析、机器翻译等。

 课程目录01-Lesson 0.1 GPU购买和GPU白嫖指南.mp402-Lesson 0.2 PyTorch安装与部署(CPU版).mp403-Lesson 0.3 PyTorch安装和配置(GPU版本).mp4

 本课程涉及概率论、线性代数和高等数学的一些内容。所有知识点都有特殊的案例解释，一些困难的知识点有代码示例，方便学生理解知识在实践中的应用。与枯燥的理论数学不同，本课程的知识点不涉及复杂的数学知识和解决问题的技巧，主要围绕应用进行讲解，使其简单易行。最后，本课程提供了大量的面试问题，方便学生面试复习和自我测试。

 随着技术的发展，安全已经成为一个越来越热门的话题，基于特征识别的传统技术越来越有限。为此，我们探索了一套基于数据的方法，将可视化分析、机器学习等数据科学技术与安全领域相结合，产生了新的火花。本课程从安全数据采集、预处理、存储、分析、可视化、机器学习等方面系统介绍了如何利用数据驱动安全业务，并从数据的角度发现了安全风险和问题。本课程将提供模拟环境、如何快速收集和存储安全数据、设计和快速构建可视化显示系统、使用和掌握可视化分析组件、机器学习基础和介绍、安全领域的数据分析、机器学习在安全中的应用等小例子。通过本课程，学生可以系统地将数据科学领域的方法应用于安全领域，数据科学已成为工作中的有力工具。

 课程目录第1章 BI数据分析建模【1-26】：基于Power BI tiktok新媒体分析项目实战(课后自学)【1-10】： [直播]Excel数据分析基础 09.mp4【1-11】：Excel数据分析基础 10.mp4

 课程大纲01、第一章 人工智能导论.zip02、第二章 初步探索机器学习.zip03、第三章 机器学习一.zip04、第四章 机器学习二.zip05、第五章 机器学习三.zip06、第六章 初步深度学习.zip

 课程目录01、人工智能1期1.提取and特征的概述.mp42.线性回归1 第一个模型用于数值预测.mp43.从傻瓜到智力，梯度下降法学习法.mp44.突破瓶颈，提高模型效果.mp4

 课程目录第二章第10节： 3-2-1-2021.5.14 刷题课.mp4第二章第10节： 3-2-2-2021.5.17 刷题课.mp4第二章第11节： 3-3-1-2021.5.21 刷题课.mp4第二章第11节： 3-3-2-2021.5.24 刷题课.mp4

 课程目录ppt六月班第一课课件：数据挖掘基础.pdf六月班第三课课件：海量数据的分布式处理(新).pdf六月班第九课课件：大量高维数据和维度减少.pdf6月机器学习班第4班-关联规则挖掘算法.pdf