Systemy rekomendacyjne są wszechobecne w naszym życiu – od polecania filmów na platformach streamingowych, przez dobieranie produktów w sklepach internetowych, aż po personalizację treści w mediach społecznościowych. Szkolenie „Budowa systemów rekomendacyjnych” pozwoli Ci zrozumieć, jak działają te zaawansowane algorytmy i nauczy Cię tworzyć własne systemy rekomendacji, które znajdą zastosowanie w różnorodnych branżach. Dzięki praktycznym projektom i wykorzystaniu języka Python zdobędziesz umiejętności, które są kluczowe w pracy w Data Science i sztucznej inteligencji.
Cele szkolenia
- Poznanie podstaw systemów rekomendacyjnych, w tym ich różnych rodzajów i zastosowań.
- Nauka implementacji modeli rekomendacyjnych z wykorzystaniem języka Python i jego bibliotek.
- Budowa, trenowanie i optymalizacja systemów rekomendacyjnych opartych na filtracji kolaboracyjnej i algorytmach treściowych.
- Wprowadzenie do zaawansowanych technik, takich jak algorytmy macierzowe, deep learning i hybrydowe systemy rekomendacyjne.
Dla kogo jest to szkolenie?
Szkolenie „Budowa systemów rekomendacyjnych” jest skierowane zarówno do początkujących, jak i zaawansowanych użytkowników, którzy chcą zdobyć wiedzę i praktyczne umiejętności w tej dziedzinie. Idealne dla:
- Analityków danych i programistów, którzy chcą poszerzyć swoje kompetencje o techniki budowy systemów rekomendacyjnych.
- Specjalistów e-commerce, marketingu czy sprzedaży, którzy chcą wykorzystać personalizację do zwiększenia konwersji i zaangażowania klientów.
- Studentów i absolwentów kierunków technicznych, którzy chcą rozwijać swoje umiejętności w Data Science i AI.
- Osób zainteresowanych tworzeniem spersonalizowanych doświadczeń użytkownika w aplikacjach i usługach cyfrowych.
Program szkolenia
1. Wprowadzenie do systemów rekomendacyjnych
- Czym są systemy rekomendacyjne? Kluczowe pojęcia i zastosowania.
- Podział na systemy oparte na filtracji kolaboracyjnej, treściowej i hybrydowej.
- Przegląd narzędzi i technologii w Pythonie do budowy systemów rekomendacyjnych.
2. Podstawy pracy z danymi do rekomendacji
- Przygotowanie danych: eksploracja, czyszczenie i transformacja.
- Praca z dużymi zbiorami danych i macierzami użytkowników i produktów.
- Wprowadzenie do bibliotek Pandas i NumPy w kontekście rekomendacji.
3. Algorytmy filtracji kolaboracyjnej
- Filtracja kolaboracyjna oparta na użytkownikach i produktach.
- Algorytmy podobieństwa: cosine similarity, Pearson correlation.
- Budowa modeli rekomendacyjnych przy użyciu Scikit-learn i Surprise.
4. Algorytmy oparte na treści
- Analiza cech produktów i użytkowników.
- Wykorzystanie TF-IDF i modeli NLP w rekomendacjach.
- Budowa systemów rekomendacji treści przy użyciu SpaCy i Scikit-learn.
5. Hybrydowe systemy rekomendacyjne i zaawansowane techniki
- Łączenie filtracji kolaboracyjnej i algorytmów opartych na treści.
- Wprowadzenie do macierzowego rozkładu wartości (SVD) i jego zastosowania.
- Zastosowanie deep learningu w systemach rekomendacyjnych – autoenkodery i sieci neuronowe w TensorFlow i Keras.
6. Projekty praktyczne i case studies
- Budowa systemu rekomendacji filmów na podstawie danych użytkowników.
- Tworzenie rekomendacji produktów w e-commerce przy użyciu danych transakcyjnych.
- Projektowanie systemu rekomendacji artykułów w portalu informacyjnym.
Korzyści z udziału w szkoleniu
- Praktyczne doświadczenie: Uczestnicy zdobywają umiejętności w tworzeniu rzeczywistych systemów rekomendacyjnych, które mogą wdrożyć w swoich projektach.
- Wsparcie ekspertów: Doświadczeni trenerzy pomagają zrozumieć kluczowe aspekty techniczne i biznesowe systemów rekomendacyjnych.
- Certyfikat ukończenia: Po zakończeniu szkolenia otrzymasz certyfikat potwierdzający zdobyte kompetencje.
- Najnowsze narzędzia: Szkolenie obejmuje pracę z najpopularniejszymi bibliotekami i technologiami w Pythonie.
Dlaczego warto wybrać to szkolenie?
- Eksperci-praktycy: Szkolenie prowadzą doświadczeni specjaliści, którzy na co dzień pracują nad projektami wykorzystującymi systemy rekomendacyjne.
- Indywidualne podejście: Program szkolenia jest dostosowany do poziomu i potrzeb uczestników, co pozwala na efektywną naukę.
- Elastyczność: Szkolenie dostępne w formie online na żywo lub stacjonarnie, w zależności od preferencji uczestnika.
- Kompleksowe materiały: Uczestnicy otrzymują dostęp do kodów źródłowych, zestawów danych i dodatkowych materiałów edukacyjnych.
Najbliższe terminy i szczegóły organizacyjne
- Forma szkolenia: Online na żywo
- Czas trwania: 5 dni (4 godziny dziennie)
- Najbliższy termin: 25–29 marca 2024
- Koszt: 3 500 PLN netto
W cenie szkolenia:
- Dostęp do materiałów edukacyjnych i danych treningowych.
- Certyfikat ukończenia w wersji cyfrowej i drukowanej.
- Sesje Q&A z trenerami po każdej lekcji.
Opinie uczestników
Katarzyna, analityk danych:
„Szkolenie było bardzo praktyczne – prowadzący tłumaczyli krok po kroku, jak stworzyć system rekomendacyjny od podstaw. Teraz z powodzeniem wykorzystuję zdobytą wiedzę w mojej pracy w e-commerce.”
Tomasz, programista:
„Świetnie poprowadzony kurs! Najbardziej doceniam projekty praktyczne, które pozwoliły mi naprawdę zrozumieć działanie algorytmów rekomendacyjnych.”
Monika, specjalistka ds. marketingu:
„Dzięki temu szkoleniu udało mi się wdrożyć system rekomendacji treści na naszej platformie. Bardzo polecam każdemu, kto chce zgłębić ten temat!”
Jak się zapisać?
Aby zapisać się na szkolenie, wypełnij formularz zgłoszeniowy. Liczba miejsc jest ograniczona, dlatego zarezerwuj swoje miejsce już dziś i dołącz do grona specjalistów, którzy tworzą przyszłość systemów rekomendacyjnych.
Szkolenie „Budowa systemów rekomendacyjnych” to kompleksowy kurs, który łączy teorię z praktyką. Nauczysz się budować systemy rekomendacji dopasowane do potrzeb użytkowników i poznasz techniki, które znajdują zastosowanie w największych firmach technologicznych. Dołącz do nas i rozwiń swoje umiejętności w jednej z najbardziej dynamicznie rozwijających się dziedzin sztucznej inteligencji!