Über diesen Kurs

Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Stufe „Mittel“

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

Ca. 17 Stunden zum Abschließen
Englisch

Was Sie lernen werden

  • ​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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Tabular data handling with python programming
  • Performance evaluation skills for recommender systems
  • Building recommender systems based on collaborative filtering
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Stufe „Mittel“

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

Ca. 17 Stunden zum Abschließen
Englisch

von

Placeholder

Sungkyunkwan University

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
Woche 1
4 Stunden zum Abschließen

Introduction to Recommender Systems

4 Stunden zum Abschließen
3 Videos (Gesamt 47 min), 3 Lektüren, 3 Quiz
Woche
2
Woche 2
4 Stunden zum Abschließen

Collaborative Filtering

4 Stunden zum Abschließen
3 Videos (Gesamt 43 min), 3 Lektüren, 3 Quiz
Woche
3
Woche 3
4 Stunden zum Abschließen

Recommender System with Deep Learning

4 Stunden zum Abschließen
3 Videos (Gesamt 48 min), 3 Lektüren, 3 Quiz
Woche
4
Woche 4
4 Stunden zum Abschließen

Further Understanding of Recommender Systems

4 Stunden zum Abschließen
3 Videos (Gesamt 37 min), 3 Lektüren, 4 Quiz

Häufig gestellte Fragen

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Learner Help Center.