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课程背景

目前，学术界和工业界对大模型与推荐系统的研究异常活跃。小豚教育敏锐地捕捉到这一趋势，迅速行动，携手多位来自一线大厂的在职推荐算法负责人，合力打造了《大模型与推荐算法工程师培养计划》。此课程紧密跟踪行业的发展方向，致力于为学员提供一条切实可行的算法学习路径。

大数据与人工智能技术飞速发展，使得大型模型和推荐算法得到广泛应用，拥有这些技术专长的人才成为了众多企业争相追逐的对象。在这种时代潮流下，本课程应运而生，目的是帮助学员打开通往算法世界的探索之门。

课程目标

本课程旨在帮助学员全面了解大模型和推荐算法的最新研究进展及其应用领域，显著提升他们在实际工作中解决问题的能力和创新思维能力。通过系统性的理论学习与实际操作相结合，学员可以深入领会大模型和推荐算法的核心原理以及常见的算法方法。

学员们不仅能够掌握大模型算法的发展历程和丰富的应用案例，还能通过实践锻炼独立完成相关领域实际项目的能力，从而为他们在算法领域的未来成长奠定稳固的基础。

算法方向优势

主讲老师在计算机视觉、自然语言处理、推荐系统以及大模型等四大主流算法领域均有深入研究，tokenim官网下载其知识储备十分丰富。因此， tokenim正版app下载学员在学习过程中可以全面且深入地掌握算法知识。

学员们能从老师丰富的经验中学习，了解不同算法的特性及其应用范围，这有助于他们在学习过程中找到自己的兴趣点和擅长方向，进而为他们的职业发展指明方向。

核心技术一阶段

工业界的大模型与推荐算法在初期阶段，重点研究了搜推NLP的理论与实践。起初，我们专注于推荐算法的基础技术，接着逐步对embedding、word2vec、bert、双塔等关键技术进行了详细讲解。同时，来自大企业的推荐算法负责人也分享了与实际操作紧密结合的推荐系统技术。

教学过程循序渐进，学员得以逐步熟悉并掌握推荐系统技术，所学的知识紧密贴合工业实际应用，从而显著提升了他们的学习成果和实际操作能力。

高含金量项目

课程里设置了五个适合简历展示的高质量项目，其中包括两个推荐算法项目、两个与大型模型相关的研究项目，还有一个将推荐算法与大型模型相结合的实战项目。在这些项目的实际操作过程中，学员可以在具体的业务场景中灵活运用和综合所学知识。

在项目执行期间，学员们会遇到不少实际问题，导师将一一指导他们克服这些困难，这一过程不仅增强了他们的实际操作能力，而且也让他们获得了宝贵的项目实战经验。

项目实践内容

WDL网络项目通过手工实践，紧密围绕工业实际操作展开，其目的是使学员能够深刻理解和熟练运用推荐系统的关键技巧。此项目不仅将工业界普遍采用的多任务模型实际应用，而且还巧妙地结合了短视频行业独有的业务知识，为学员进入短视频领域奠定了扎实的专业基础。

学习完前序理论课程后，我们着手将大型模型与推荐系统相融合，在此过程中，我们对推荐系统的各个部分进行了基于大型语言模型的改进和提升。同时，学员们还将掌握自然语言处理模型与推荐系统相结合的历史渊源，以及大型模型与推荐系统在训练目标方面的差异。

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