Проверяем сведения о курсе и предложения площадок…
Описание курса
Текст площадки «Stepik». Упомянутые цены и обещанные результаты могут быть неактуальны; условия покупки проверяйте у продавца.
Курс «Основы рекомендательных систем (RecSys)» — это системный ответ на вопрос, как устроены персональные ленты в Spotify, рекомендации в TikTok и товарные подборки в Amazon.
Мы разберем полный цикл разработки: от первичного отбора кандидатов (Retrieval) до финального переранжирования и внедрения бизнес-логики. Мы сфокусируемся не только на «математике клика», но и на том, как сделать систему живой, разнообразной и прибыльной для бизнеса.
Ключевые темы курса:
Архитектура промышленного RecSys (двухстадийное ранжирование).
Векторный поиск и работа с ANN (Faiss, HNSW).
Коллаборативная и контентная фильтрация.
Нейросетевые модели: NCF, DSSM, BERT4Rec.
Использование LLM в рекомендациях.
Метрики: от технических (nDCG, HitRate) до продуктовых (LTV, Retention).
Один курс · разные способы доступа
Где удобнее учиться?
Сравните цену и то, как будете заниматься.
В Курсе
Сайт площадки ↗︎Уроки, текст и помощь — в одном месте
Цена
От 300 ₽
Удобство интерфейса
История цен на площадках
Как проходит обучение
Эти данные взяты из программы и описания площадки. Пустое поле означает, что на странице курса ответа не было.
- Документ
- На странице курса указано: сертификат не выдаётся.Проверено 19.09.2026 · Источник ↗︎
- Темы программы
- Введение; Рекомендательные системы в реальном мире; Метрики и базовые подходы; Контентные подходы (Content-Based); Классическая коллаборативная фильтрация; Нейросетевые рекомендеры: Базовые модели; Знакомство с современными архитектурами; Разнообразие и Reinforcement Learning (Intro)Проверено 19.09.2026 · Источник ↗︎
Авторы и преподаватели
- Илья ЗыряновАвтор материалов
Содержание обучения
Что в программе
01Введение4 урока
- Мир рекомендаций: Зачем, кому и как?Время не указано
- RecSys как задача ранжированияВремя не указано
- Виды данных: Features и ЛогиВремя не указано
- Бизнес-контекст: от кликов к прибылиВремя не указано
02Рекомендательные системы в реальном мире3 урока
- Двухстадийная воронка: Отбор кандидатов и ранжированиеВремя не указано
- Векторный поиск (ANN): зачем нужны Faiss, ScaNN и HNSWВремя не указано
- Проблема холодного старта для новых пользователей и товаровВремя не указано
03Метрики и базовые подходы3 урока
- Оффлайн-метрики: HitRate, Precision/Recall, nDCG, MRR, Novelty.Время не указано
- Бизнес-метрики: CTR, GMV, Retention, LTV.Время не указано
- Базовые подходы: Popularity, Most Recent, Association Rules.Время не указано
04Контентные подходы (Content-Based)4 урока
- Построение профилей объектов: от тегов до текстовых описаний.Время не указано
- Векторизация контентаВремя не указано
- Меры сходства: Косинусное расстояние, мера Жаккара.Время не указано
- Плюсы и минусы контентного подходаВремя не указано
05Классическая коллаборативная фильтрация
Похожие курсы и совпадения…
Материалы по теме…
![Обложка курса: Large Language Models [Тариф Основы + LLM] [Илья Димов, Артур Панюков, Дмитрий Калашников]. Площадка: Складчик](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Flarge-language-models-tarif-osnovy-llm-ilya-dimov-artur-panyuk-skladchik-91c93abc.webp&w=640&q=75)
![Обложка курса: «Архитектура агентных ИИ-систем с Open Claw (продвинутый уровень)» [Udemy, School of AI] | Нейросети - Обучение. Площадка: Sharewood](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Farkhitektura-agentnykh-ii-sistem-s-open-claw-prodvinutyy-urove-sharewood-editorial-a492aae3.webp&w=640&q=75)
![Обложка курса: Архитектура агентных ИИ-систем с Open Claw (продвинутый уровень) [Udemy] [School of AI]. Площадка: Складчик](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Farkhitektura-agentnykh-ii-sistem-s-open-claw-prodvinutyy-urove-skladchik-085667ce.webp&w=640&q=75)
![Обложка курса: Бот, ассистент или агент? ИИ-помощник для вашего дела + Модель 4К. Архитектура надёжных ИИ-систем для Enterprise [Джулиан Кейн]. Площадка: Складчик](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Fbot-assistent-ili-agent-ii-pomoshchnik-dlya-vashego-dela-model-skladchik-ff78bfc9.webp&w=640&q=75)