前不久，吴恩达将deeplearning.ai的课程登录Cousera，引起不小的轰动。今天，MXNet李沐也宣布将启动“从零开始入门深度学习”的课程，这位亚马逊的AI主任科学家再次将深度学习推到普罗大众面前。而作为人工智能培训平台，mooc.ai也在助力。
近期，雷锋网公开课联合AI慕课学院推出《深度学习在推荐系统中的应用》系列公开课，从零入门推荐系统，如果有兴趣，后期还有深度课程等着。
第一讲已结束，视频回看可戳这里：『深度学习在推荐系统中的应用』
IMDB，Netflix，Facebook，Google等国外公司早已对深度学习在推荐系统上的应用有了很多深入研究，而国内的诸如淘宝、今日头条、网易云音乐等应用也在不断探索个性化推荐系统的开发进程。
智能推荐系统的强大在于可以把一堆看似杂乱无章的原始数据进行抽象化的分析整理，从而挖掘出用户的兴趣偏好，找到用户的需求因子。而深度学习在处理信息检索中所表现出来的高质量的推荐结果，以及比起传统推荐模型更加优秀的用户需求理解能力，无疑是给智能推荐系统的发展添加了一把强心剂。把深度学习与推荐系统相结合似乎已经成为了DL界的一个最大共识。
上周的『深度学习在推荐系统中的应用』公开课（点击可看视频）已上线，本周将继续推出 『推荐系统的深度学习应用之IMDb解析』，由中国第一批推荐系统开发者、中科大计算机硕士、司马找车COO崔立明 ，从入门到就业，从零开始讲解深度学习在推荐系统上的应用。
本次公开课内容如下：
✔ IMDB案例解析：
• IMDB电影推荐系统剖析
• IMDB如何成为电影推荐的先驱和中坚力量
• IMDB电影推荐系统案例解析
✔浅谈推荐系统的未来
• 推荐系统全栈工程师的职业发展规划
• 人工智能前景及对IT工程师的影响
• AI领域学习之道及学员寄语
课程详情
课程主题：推荐系统在深度学习的应用：IMDB解析
课程时间：9月6日 20：30
课程形式：直播+回放
直播平台：AI慕课学院、雷锋网APP
如何观看：关注公众号「AI慕课」，回复“推荐系统”获取课程信息。
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李雨晨