在网络上常看到“您可能感兴趣的内容”吗？想听音乐，Spotify 会帮你整理好专属的
Daily Mix 音乐合辑；想看影片，Netflix 会帮你筛选适合于你的电影或影集；想玩游
戏，Google Play 商店会根据不同主题推荐你有趣的新游戏。但你有想过这些优质推荐的
背后，都是怎么做出来的吗？关键就在于“推荐系统”。此技术将根据使用习惯及兴趣来
推荐更多的内容，是机器学习重要的应用之一。课程说明如何使用 TensorFlow 实作推荐
机制，让商品或网页流量有效增加，或是达到精准行销的目的。
[课程大纲]
1.推荐系统的发展与应用
2.实作：以内容为基础的推荐(Content-based Recommendation, CBR)
3.实作：协同过滤的推荐(Collaborative Filtering, CF)
4.浅谈深度学习与推荐系统
5.实作：利用深度学习的个性化推荐模型(Deep Neural Networks, DNN)
6.推荐系统使用与评估
[上课时间]
109年7月21日(二)、7月22日(三) 上午9：30~下午4：30，共计12小时。
[更多资讯]
https://reurl.cc/Ob8rbg
[联络窗口]
02-23701111#319 刘先生
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