推荐系统是人工智能、机器学习与大数据最为直接的前沿应用，是与日常生产和生活结合最紧密的智能系统。
近十年来，越来越多的推荐系统部署在电子商务、在线社交、搜索引擎、人机交互等各个互联网领域。同时，在金融、医疗、物流供应等传统领域，结合相关领域知识定制化的智能推荐系统也正在崛起。
越来越多的企业把推荐系统作为开展业务的核心支持系统，其中包括国内外众所周知的企业如阿里巴巴（Alibaba）、百度（Baidu）、腾讯（Tencent）、Amazon、Facebook、Twitter、Google等。因此，市场对构建智能推荐系统高级人才需求日益增大。然而，国内鲜有高校开设推荐系统的相关课程。虽然现在也有一些在线课程，但是很多课程为了迎合转行从业者以及科研项目的需求，在课程设置中更加偏重于实践操作，往往忽视理论层面系统完整的知识体系。
最终导致学习者做出来的推荐系统无法很好地贴合用户需求，效果很差，但是面对底层逻辑又无法进行合理的理论分析与修改，举步维艰！
为了完备自己的理论知识体系，更多的伙伴更会倾向于选择阅读相关书籍和上网查阅资料的方法。虽然书籍相比于博文、经验贴的知识更加系统，但是实践结果预期与实际总会大相径庭，又很难通过查阅资料发现并解决其中的问题。
要有系统完备的知识体系，最高效的方法是有深耕该领域的老师指导，同时结合实践，从而帮助我们夯实基础、提升实践能力，快速入门，高效提升能力。
基于以上，深蓝学院诚邀悉尼科技大学的胡亮与汪守金两位博士，共同打磨推出了『智能推荐系统入门与提高』课程，并且操龙兵与曹建两位教授也对课程的制作提供了指导建议。
课程整体采用由浅入深的教学方式，从构建基本的经典推荐系统入手，逐步过渡到基于深度学习、图网络的更为复杂的推荐系统的搭建，深入理解不同推荐系统的优缺点。
胡亮、汪守金两位博士在课程中，会在答疑群中与大家交流，并帮助每一位学员解决学习中遇到的问题。除此之外，课程每章都有作业安排，更好巩固课程所学内容。并且会有专属的助教，为学员的作业进行反复多次的批改反馈，帮助大家在每一次作业实践中学习、成长！在WWW，IJCAI，AAAI，ICDM，ICWS，TOIS，IEEE-IS等刊物发表论文30余篇，提出的推荐系统模型和算法，已经被诸多国内外项目采用，包括三星、摩根士丹利、携程、澳大利亚税务局、澳大利亚专利局等。
主要研究方向：数据科学、机器学习、用户行为分析、时间序列数据分析与推荐系统。在国际知名会议期刊IJCAI, AAAI, TNNLS, TII, TSMC-Systems上发表高水平文章20余篇，其中单篇被引超过140次。>>点击图片，查看大图<< 
• 使用Python基本模块构建经典推荐系统
o 基于用户和物品属性的线性回归模型进行物品评分预测o 基于用户和物品属性的Logistic回归模型进行物品点击预测o 基于用户和物品属性的Softmax回归模型进行物品排序推荐 • 使用Numpy、Pandas、Scikit-learn等Python库进行推荐性能评估o 使用Numpy, Pandas等计算推荐结果的精度，多样性，新颖性等指标• 使用深度学习库（以Keras为例）构建深度推荐模型
o 使用Keras构建基于用户和物品属性的Neural Regression Recommendation Models，Neural Matrix Factorization，Neural Factorization Machines
o 使用Keras构建基于用户交易记录和会话数据的Recurrent Neural Networks, Convolutional Neural Networks, Graph Neural Networks等神经网络模型
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推荐系统引用量Top 50的论文集
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